针对职业用外骨骼的个性化评估方法——生物力学体热图

《Applied Ergonomics》：Person-specific evaluation method for occupational exoskeletons – Biomechanical body heat map

本研究利用数字人类模型（DHMs）在两个层面评估背支撑外骨骼的个性化效果：1）通过ema Work Designer规划物流场景的物理工作环境与流程，量化人体工程学负荷；2）基于AnyBody建模分析外骨骼的生物力学效应，包括肌肉活动与关节力。实验显示，SoftExoLift外骨骼显著降低脊柱L4/L5压力（均值减少575-870N）及核心肌群活动（均值减少28%-31%），而Ottobock Back效果较弱。同时发现外骨骼可能引起膝关节力学变化（SoftExoLift减少9%力矩，Ottobock Back增加8%）。研究提出生物力学身体热图（bBHM）方法，整合肌肉活动与关节力评估，为个性化外骨骼设计提供透明化分析框架。

　　这篇文章探讨了数字人体模型在评估职业外骨骼设备方面的应用，尤其是在提升欧洲工业竞争力和改善人体工学设计方面。随着工业4.0和工业5.0的推进，数字技术在制造业中的应用越来越广泛，而外骨骼设备作为一种灵活且个性化的职业辅助工具，其潜力在于有效降低个体的体工学压力。然而，目前在工业实践中，大多数人体工学评估方法仍然基于简化的方法，如笔纸法，这种方法虽然快速且易于使用，但无法全面评估外骨骼设备对人机交互的影响。因此，引入数字人体模型成为一种趋势，它不仅能够系统地分析外骨骼设备的力学效应，还能提供更加客观和透明的评估结果。

在本文中，数字人体模型被应用于两个层面。首先是设计一个真实的工业物流场景，其中需要重新定位箱子，这为工作场所和流程规划提供了重要依据。其次是开发一种新的生物力学评估方法，通过应用四个测试对象的肌肉骨骼外骨骼人体模型，分析外骨骼设备对身体内部压力的预期和非预期影响。最后，通过采集四个男性工人的背部肌肉的肌电图（EMG）数据，初步验证了模型预测的生物力学支持效果。研究结果显示，两个背部支持外骨骼设备在降低腰椎压力方面具有预期的效果，但也揭示了非预期的影响，如在使用软框架或硬框架外骨骼时，膝关节的运动学变化。

文章强调了人体工学评估方法在工业中的重要性，并指出其发展依赖于数字技术的提升。通过数字人体模型，可以系统地分析外骨骼设备对工作环境、流程以及人体生物力学的影响，从而为外骨骼设备的实践应用提供科学依据。此外，研究还探讨了如何通过数字人体模型进行个性化的评估，这包括对测试对象的体重、身高、BMI等身体参数的考虑，以及如何通过模型调整来适应不同个体的肌肉力量和运动模式。

为了实现这一目标，研究团队使用了AnyBody Modeling System（AMS）和相关数字人体模型，包括完整的AnyMoCap模型。这些模型能够详细模拟人体的运动学和动力学特性，并通过优化方法计算出最优的肌肉激活和接触动力学。此外，研究还介绍了外骨骼设备的建模方法，包括使用预测接触圆柱体来模拟外骨骼与人体之间的相互作用，以及如何根据测试对象的运动数据调整模型参数，以确保模型的准确性和适用性。

在方法部分，研究团队详细描述了实验设置和测试过程。四个具有平均15年物流工作经验的测试对象参与了实验室研究，他们的任务是按照日常工作的自然方式进行箱子的搬运。测试对象的运动数据通过光学运动捕捉系统（Qualisys Track Manager）采集，并使用C3D格式导入到AMS中进行动力学分析。研究团队还描述了如何通过调整模型参数，使肌肉激活和外部负载的计算更加精确。此外，研究还涉及了外骨骼设备的建模方法，包括如何使用CAD软件创建外骨骼模型，并通过接口动力学和接触力来模拟其对人的影响。

在生物力学数据评估方面，研究团队提出了“生物力学体热图”（bBHM）作为评估职业外骨骼设备对肌肉骨骼系统影响的系统。这种方法能够全面分析外骨骼设备的预期和非预期效果，并通过颜色编码的方式对不同级别的压力进行分类。研究团队还详细描述了如何根据不同的任务和负载情况对bBHM进行调整，以及如何将这些数据与实际测量的EMG数据进行比较，以验证模型的有效性。

研究结果表明，外骨骼设备在降低腰椎压力和背部肌肉活动方面具有显著效果，但同时也引发了一些非预期的影响，如膝关节的运动学变化。这些结果强调了在评估外骨骼设备时，不仅需要关注其预期的生物力学支持，还需要考虑可能带来的副作用。此外，研究还指出，个体差异在评估外骨骼设备时非常重要，因此需要进行个性化的分析和评估。

最后，文章讨论了数字人体模型在外骨骼设备评估中的应用前景。通过数字人体模型，可以更全面地分析外骨骼设备对工作环境和人体的影响，从而为工业实践提供科学依据。研究团队还提出了进一步的研究方向，包括扩展评估方法到更多的人体工学场景和外骨骼类型，以及如何通过模型的迭代验证和优化，提高外骨骼设备的使用效率和个性化程度。此外，文章还提到，未来的研究应关注如何将数字人体模型与现有的人体工学评估工具相结合，以实现更高效和系统的外骨骼设备评估。