第一作者：Jinsoo Kim、Giuk Lee
通訊作者：Philippe Malcolm、Conor J. Walsh
通訊單位：內(nèi)布拉斯加州大學(xué)奧馬哈分校、哈佛大學(xué)
研究亮點：
1. 報道了一種可全方位認知互動的柔性外衣。
2. 展示了一種簡潔而強大和基于勢能和動能之間的轉(zhuǎn)換的步態(tài)分類算法，能夠檢測穿戴者運動狀態(tài)。
可穿戴器件與身體認知互動
可穿戴器件，如外部骨骼和柔性外衣，除了可以發(fā)揮其正常的功能，還可以為缺失肢體的人類提供假肢。在這兩種情況下，它們都能對人類的功能和能力進行擴展、補充、替代或增強，并賦予或替代人類的四肢力量。人與器件之間的認知和行為上的互動是這些在器件被需要時無縫給人類提供幫助的關(guān)鍵。器件與佩戴者之間的身體互動能夠產(chǎn)生克服佩戴者身體限制的力量，認知互動則使佩戴者能夠隨時引導(dǎo)和控制器件。
成果簡介
哈佛大學(xué)Jinsoo Kim以及韓國中央大學(xué)Giuk Lee團隊報道了一種柔性外衣，它通過一種全方位的認知互動，通過算法精確地確定和檢測穿戴者的步態(tài)，為不同的物理行為(在本案例中是步行和跑步)切換輔助功能。
圖1. 可穿戴器件
要點1：協(xié)助髖部伸展，提供輔助力量
早期的可穿戴機器人和柔性外衣被用來幫助健康的穿戴者降低步行或跑步的代謝，在醫(yī)療領(lǐng)域，它們還被用來幫助患有神經(jīng)疾病的人進行物理治療。在醫(yī)療保健中，它們通過提供輔助力量促進運動恢復(fù)或幫助病人運動，但如何才能有效地提供輔助力量呢?
Kim等人的研究表明，通過在步行和跑步的關(guān)鍵階段協(xié)助髖關(guān)節(jié)伸展，可以降低代謝。這套柔性外衣保持附加質(zhì)量盡可能與使用者接近，進而減少受器件限制的關(guān)節(jié)運動次數(shù)。輔助髖部伸展可以同時幫助行走和跑步，在線分類算法可以幫助柔性套裝在行走和跑步之間切換輔助模式。
圖2. 柔性外衣
要點2：可穿戴器件對人類運動協(xié)調(diào)能力影響很小
以前的研究指出，人類四肢的神經(jīng)力學(xué)和動態(tài)力學(xué)性能在較寬的速度范圍內(nèi)，對實現(xiàn)高效的運動并適應(yīng)運動模式具有重要的作用。在很大程度上，人類的高效運動是建立在被動下肢動力學(xué)的基礎(chǔ)上的, 但關(guān)于可穿戴器件和柔性外衣的一些問題可能會破壞這些動力學(xué)。人造關(guān)節(jié)可能會出現(xiàn)失調(diào)，器件或外衣會施加力量去對抗佩戴者的運動，而不是提供幫助，或身體某個部位的慣性特征可以通過附加質(zhì)量以不尋常的方式進行修改(例如,運動能感覺到乏力或頭重腳輕)。
盡管神經(jīng)力學(xué)發(fā)生了改變，但可穿戴器件對人類運動協(xié)調(diào)能力的影響很小，這說明還是可以使用這些技術(shù)來幫助人類運動。有研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)使用可穿戴器件時，運動控制的維度不會隨著不同的行走速度或輔助力的大小而改變；研究還表明，定時脈沖式運動結(jié)構(gòu)在大范圍的步行條件下(平坦的表面和不平坦的地形)能夠保持不變。這些發(fā)現(xiàn)為以器件為基礎(chǔ)的策略提供了支持，包括使用剛性可穿戴器件和使用柔性外衣，目的都是幫助健康的穿戴者運動，以及治愈神經(jīng)患者或為他們幫助。
圖3. 代謝率
要點3：步態(tài)分類算法檢測運動狀態(tài)
如何根據(jù)用戶的行為習(xí)慣，通過可穿戴器件和外衣完美地提供幫助? Kim等人的工作展示了一種簡潔而強大的步態(tài)分類算法，該算法基于勢能和動能之間的轉(zhuǎn)換，能夠檢測穿戴者是在行走還是在跑步。然而，檢測實際的用戶運動或運動意圖可能更具挑戰(zhàn)性。如果嘗試對具有多個自由度的可穿戴器件進行比例控制，則需要更精細的策略來實現(xiàn)。
圖4. 仿生步態(tài)分類算法和驅(qū)動
在這種情況下，通常通過分類算法對神經(jīng)信號和生物電信號進行解碼，進而獲得器件指令。研究者們已經(jīng)研究過各種類型的輸入信號,包括侵入性和非侵入性的神經(jīng)接口，以及對中樞神經(jīng)系統(tǒng)（CNS）或外周神經(jīng)系統(tǒng)（PNS）進行記錄。理想情況下，神經(jīng)接口需要與人類神經(jīng)結(jié)構(gòu)進行簡單連接、通用操作無需校準、具有高時空分辨率，通過對一組神經(jīng)細胞進行采樣，以便將它們的活動與相關(guān)的運動功能聯(lián)系起來，并具有長期穩(wěn)定性。
目前可用的記錄和信號處理策略還沒有一種可以完全滿足這些要求，因此急需開發(fā)新的接口技術(shù)。與CNS相比,考慮到PNS的復(fù)雜性相對較低，以及解碼肌肉神經(jīng)驅(qū)動的最新進展，我們有理由相信，在未來幾年內(nèi)，我們將看到基于解碼人類運動神經(jīng)代碼的代表性部分，開發(fā)出強大的人機接口，來指揮可穿戴機器人。
圖5. 靈敏的機器人
小結(jié)
對可穿戴技術(shù)的需求將使人類生物力學(xué)發(fā)生最小程度的改變，這將導(dǎo)致可穿戴機器人從剛性的可穿戴器件過渡到柔性的外衣，正如Kim等人報道的那種，并最終過渡到能夠影響或幫助人類運動的植入式神經(jīng)假肢。在使用輔助技術(shù)的同時，保護人類神經(jīng)力學(xué)的需求可能會導(dǎo)致可植入、聯(lián)網(wǎng)記錄的產(chǎn)生，以及刺激神經(jīng)假肢的問世。這類設(shè)備將通過有效的接口來解碼穿戴者的運動意圖，并在必要時對其施加影響，進而提高性能。
參考文獻：
1. José L. Pons. Witnessing a wearables transition. Science. 2019
DOI: 10.1126/science.aaw9407
https://science.sciencemag.org/content/365/6454/636
2. Jinsoo Kim*, Giuk Lee*, Roman Heimgartner, Dheepak Arumukhom Revi, Nikos Karavas,Danielle Nathanson, Ignacio Galiana, Asa Eckert-Erdheim, Patrick Murphy, DavidPerry, Nicolas Menard, Dabin Kim Choe, Philippe Malcolm3, Conor J. Walsh.Reducing the metabolic rate of walking and running with a versatile, portableexosuit. Science. 2019
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https://science.sciencemag.org/content/365/6454/668
