文獻解讀：針對沙地行走的膝關節外骨骼技術的研發
沙灘行走太累腿？這款外骨骼讓你的肌肉“偷個懶”！
你是否也曾在沙灘上步履蹣跚，感到每一步都格外沉重？這是因為沙地的流動性和沉陷性，讓我們每一步都需要消耗比平地多 1.6到2.5倍的能量！為了保持平衡，我們的肌肉必須時刻處于“高度戒備”狀態。來自羅格斯大學（Rutgers University）的研究團隊為了解決這個問題，提出了一種專門針對沙地行走的膝關節外骨骼（文章標題：Assistive Control of Knee Exoskeletons for Human Walking on Sandy Terrain，文章具體信息見文末）。但它最厲害的地方，不僅是幫你走路，更是通過肌電（EMG）傳感器，實實在在地證明了它能讓你的肌肉“放松”下來。
如圖1（A）所示，可以看到外骨骼的主要傳感系統組成部分，包括傳感器（IMU）和編碼器，以及膝關節外骨骼的總體結構示意圖，其中顯示了膝關節角度、關節扭矩和外部支持框架。圖1（B）展示了在不同地面（沙地和堅實地面）上，行走過程中膝關節角度和關節扭矩的變化曲線。下方的實驗配置圖中，圖1（C）展示了實驗人員佩戴外骨骼的實際設置，包括無線EMG和傳感器數據的實時采集，以及圖1（D）中的實驗平臺包括沙地（沙盒）和堅實的地面平臺，配備有力學傳感器用于收集地面反作用力數據。簡單說，這套系統像一個“智能彈簧”。它不是死板地推著你走，而是通過機器學習（雙向LSTM+MLP雙路徑架構）實時預測地面的反作用力（GRF），實時調整膝關節的輔助力度（剛度），讓你在蹬地那一刻獲得最精準的助力。
圖2展示了膝關節外骨骼的控制系統框架。從圖2（A）中可以看到，外骨骼控制系統通過雙向LSTM（Bi-LSTM）網絡來實時預測地面反作用力（GRFs），該網絡使用來自IMU傳感器的數據。通過多層感知器（MLP）提取運動信息，結合步態相位估計器，系統能夠在不同步態階段預測相應的GRFs。接著，這些預測的GRFs與外骨骼的人體-外骨骼動力學模型結合（圖2B），用于設計模型預測控制（MPC），優化膝關節的助力扭矩。總之，MPC控制器通過實時調整膝關節的助力扭矩，以應對沙地等不規則地面的挑戰，提供平穩的行走支持。
為了證明這套外骨骼真的有用，研究團隊通過肌電圖（EMG）傳感器，進行了肌肉活動的對比；圖3(A)與圖3(B)分別展示了在堅實地面和沙地上，四種條件下(Condition A、Condition B、Condition C 和 Condition D 分別為無外骨骼, 有外骨骼無動力，使用基線控制器的有動力外骨骼 和用MPC控制的有動力外骨骼)各個肌肉（如股直肌RF、股外側肌VL等）在步態周期內的平均肌電圖（EMG）變化。通過觀察這些數據，我們可以看到不同條件下各肌肉的激活模式，以及外骨骼如何在不同的地面條件下影響肌肉的負擔。
圖3(C)與圖3(D)分別展示了EMG的RMS（均方根）和最大EMG值在Condition D與其他三種條件的比較結果，進一步驗證了在穿戴MPC控制的有動力外骨骼下的肌肉激活情況。可以看到，使用MPC控制（condition D）顯著減少了大部分肌肉的激活，尤其是在沙地上，這顯示出MPC控制對減少肌肉負擔的有效性。這意味著你的肌肉不需要像以前那樣拼命收縮了，外骨骼幫你承擔了那部分力氣，尤其是小腿肌肉（TA, LG, MG）和大腿外側肌肉（VL）的負擔明顯減輕。相比不穿外骨骼（Condition A）或穿普通外骨骼（Condition B/C），本文的MPC控制（Condition D）讓代表肌肉用力的柱子（條形圖）明顯變矮了，這就是省力15%的直接證據
補充：本實驗除了記錄肌電和生物力學用來計算省力指標，還同時讓被試佩戴VO2 Master代謝儀測最大攝氧量來計算被試的代謝消耗數值來直接評估該外骨骼是否省力。結果佩戴該外骨骼確實顯示代謝成本相比無佩戴降低3.7%，但是沒有統計顯著。
結論
這項研究證實了在從硬地切換到沙地這種復雜場景下，智能調節剛度的外骨骼能有效減少肌肉疲勞，節省能量消耗。這不僅僅是走得更輕松，更是未來外骨骼走向戶外復雜環境的重要一步。
原文信息鏈接
Zhu C, Chen X, Yi J. Assistive Control of Knee Exoskeletons for Human Walking on Sandy Terrain[J]. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 2025.
https://ieeexplore.ieee.org/document/11174955
研究團隊介紹
研究團隊是來自美國新澤西州羅格斯大學機械與航空航天工程系的Jin-Gang Yi教授團隊。
關于維拓啟創
維拓啟創（北京）信息技術有限公司成立于2006年，是一家專注于腦科學、康復工程、人因工程、心理學、體育科學等領域的科研解決方案供應商。公司與國內外多所大學、研究機構、企業長期保持合作關系，致力于將優質的產品、先進的技術和服務帶給各個領域的科研工作者，為用戶提供有競爭力的方案和服務，協助用戶的科研工作，持續提升使用體驗。
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你是否也曾在沙灘上步履蹣跚，感到每一步都格外沉重？這是因為沙地的流動性和沉陷性，讓我們每一步都需要消耗比平地多 1.6到2.5倍的能量！為了保持平衡，我們的肌肉必須時刻處于“高度戒備”狀態。來自羅格斯大學（Rutgers University）的研究團隊為了解決這個問題，提出了一種專門針對沙地行走的膝關節外骨骼（文章標題：Assistive Control of Knee Exoskeletons for Human Walking on Sandy Terrain，文章具體信息見文末）。但它最厲害的地方，不僅是幫你走路，更是通過肌電（EMG）傳感器，實實在在地證明了它能讓你的肌肉“放松”下來。
文章信息
系統構成 如圖1（A）所示，可以看到外骨骼的主要傳感系統組成部分，包括傳感器（IMU）和編碼器，以及膝關節外骨骼的總體結構示意圖，其中顯示了膝關節角度、關節扭矩和外部支持框架。圖1（B）展示了在不同地面（沙地和堅實地面）上，行走過程中膝關節角度和關節扭矩的變化曲線。下方的實驗配置圖中，圖1（C）展示了實驗人員佩戴外骨骼的實際設置，包括無線EMG和傳感器數據的實時采集，以及圖1（D）中的實驗平臺包括沙地（沙盒）和堅實的地面平臺，配備有力學傳感器用于收集地面反作用力數據。簡單說，這套系統像一個“智能彈簧”。它不是死板地推著你走，而是通過機器學習（雙向LSTM+MLP雙路徑架構）實時預測地面的反作用力（GRF），實時調整膝關節的輔助力度（剛度），讓你在蹬地那一刻獲得最精準的助力。
圖1. 膝關節外骨骼在沙地步行中的實驗與設計原理
圖2展示了膝關節外骨骼的控制系統框架。從圖2（A）中可以看到，外骨骼控制系統通過雙向LSTM（Bi-LSTM）網絡來實時預測地面反作用力（GRFs），該網絡使用來自IMU傳感器的數據。通過多層感知器（MLP）提取運動信息，結合步態相位估計器，系統能夠在不同步態階段預測相應的GRFs。接著，這些預測的GRFs與外骨骼的人體-外骨骼動力學模型結合（圖2B），用于設計模型預測控制（MPC），優化膝關節的助力扭矩。總之，MPC控制器通過實時調整膝關節的助力扭矩，以應對沙地等不規則地面的挑戰，提供平穩的行走支持。
圖2. 膝關節外骨骼的控制系統框架
實驗結果 為了證明這套外骨骼真的有用，研究團隊通過肌電圖（EMG）傳感器，進行了肌肉活動的對比；圖3(A)與圖3(B)分別展示了在堅實地面和沙地上，四種條件下(Condition A、Condition B、Condition C 和 Condition D 分別為無外骨骼, 有外骨骼無動力，使用基線控制器的有動力外骨骼 和用MPC控制的有動力外骨骼)各個肌肉（如股直肌RF、股外側肌VL等）在步態周期內的平均肌電圖（EMG）變化。通過觀察這些數據，我們可以看到不同條件下各肌肉的激活模式，以及外骨骼如何在不同的地面條件下影響肌肉的負擔。
圖3.不同實驗條件下肌電圖（EMG）數據的變化
圖3(C)與圖3(D)分別展示了EMG的RMS（均方根）和最大EMG值在Condition D與其他三種條件的比較結果，進一步驗證了在穿戴MPC控制的有動力外骨骼下的肌肉激活情況。可以看到，使用MPC控制（condition D）顯著減少了大部分肌肉的激活，尤其是在沙地上，這顯示出MPC控制對減少肌肉負擔的有效性。這意味著你的肌肉不需要像以前那樣拼命收縮了，外骨骼幫你承擔了那部分力氣，尤其是小腿肌肉（TA, LG, MG）和大腿外側肌肉（VL）的負擔明顯減輕。相比不穿外骨骼（Condition A）或穿普通外骨骼（Condition B/C），本文的MPC控制（Condition D）讓代表肌肉用力的柱子（條形圖）明顯變矮了，這就是省力15%的直接證據
補充：本實驗除了記錄肌電和生物力學用來計算省力指標，還同時讓被試佩戴VO2 Master代謝儀測最大攝氧量來計算被試的代謝消耗數值來直接評估該外骨骼是否省力。結果佩戴該外骨骼確實顯示代謝成本相比無佩戴降低3.7%，但是沒有統計顯著。
結論
這項研究證實了在從硬地切換到沙地這種復雜場景下，智能調節剛度的外骨骼能有效減少肌肉疲勞，節省能量消耗。這不僅僅是走得更輕松，更是未來外骨骼走向戶外復雜環境的重要一步。
原文信息鏈接
Zhu C, Chen X, Yi J. Assistive Control of Knee Exoskeletons for Human Walking on Sandy Terrain[J]. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 2025.
https://ieeexplore.ieee.org/document/11174955
研究團隊介紹
研究團隊是來自美國新澤西州羅格斯大學機械與航空航天工程系的Jin-Gang Yi教授團隊。
關于維拓啟創
維拓啟創（北京）信息技術有限公司成立于2006年，是一家專注于腦科學、康復工程、人因工程、心理學、體育科學等領域的科研解決方案供應商。公司與國內外多所大學、研究機構、企業長期保持合作關系，致力于將優質的產品、先進的技術和服務帶給各個領域的科研工作者，為用戶提供有競爭力的方案和服務，協助用戶的科研工作，持續提升使用體驗。
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