Rehab-Bot：基于导纳控制的下肢康复机器人系统设计与虚拟阻力训练验证

本研究针对下肢功能障碍患者家庭康复需求，开发了轻量化居家下肢康复机器人Rehab-Bot。通过导纳控制(admittance control)技术实现虚拟弹簧-阻尼系统模拟，可调节阻力参数(0.03-0.4 N/mm刚度，0.6-2 Ns/mm阻尼)支持渐进式抗阻训练(progressive resistance training)，验证了95%位移误差<10 mm的精准控制性能，为居家康复提供了新型解决方案。

　　

论文解读

下肢运动功能障碍是中风、脊髓损伤等神经系统疾病及膝关节置换术后的常见后遗症，传统康复治疗面临两大困境：一是临床康复周期有限，患者出院后难以维持高强度训练；二是现有康复设备体积庞大且功能单一，无法满足从卧床期到肌力恢复期的全程需求。更严峻的是，全球约30%中风患者因交通不便或经济原因无法持续获得专业康复服务。这种"康复断层"现象直接导致患者肌力恢复不足，严重影响生活质量。

针对这一难题，来自Institut Teknologi Bandung的研究团队创新性地将临床常用的连续被动运动(CPM)设备与虚拟现实技术结合，开发出可居家使用的Rehab-Bot系统。该研究突破性地采用导纳控制(admittance control)算法，通过力传感器实时监测患者施力情况(F_user)，依据X_desired(s)=1/(cs+k)·F_user(s)方程生成虚拟阻力环境，使普通电机能模拟出0.03-0.4 N/mm可调的弹簧刚度效果。相关成果发表在《Cognitive Robotics》，为居家康复设备研发提供了新范式。

关键技术方法
研究采用四步法验证系统：1)基于多体动力学模型对比四杆/六杆机构能耗特性；2)在足部支撑点集成单向梁式载荷传感器；3)通过Arduino Uno构建20Hz实时控制系统，采用HX711模块实现24位力信号采集；4)用健康受试者验证不同参数组合(0.12 N/mm+2 Ns/mm vs 0.03 N/mm+0.6 Ns/mm)下的训练效果，同步记录超声位移传感器数据。

研究结果
机械设计
动力学仿真显示六杆机构在0.1Hz以上工况能耗显著增加，但考虑居家康复低频特性(≤0.1Hz)，最终选用更易实现的四杆机构。验证实验证实两种机构在20秒操作周期内峰值功率差异<5%，但现原型22.2kg重量仍需优化。

机电控制
力传感器直接集成于足部施力点的设计，模拟了飞轮腿举(flywheel leg press)的生物力学特性。系统可实现150°/min速度限制和0-120°安全角度范围，与商业CPM设备参数一致。

虚拟阻力验证
1kg砝码阶跃输入测试显示，0.12N/mm+2Ns/mm组合的稳态误差仅1.27%，而0.03N/mm+0.6Ns/mm组合误差降至0.31%。健康受试者训练中，95%位移误差控制在10mm内，证实系统可精确渲染不同阻力环境。

结论与意义
该研究首次将导纳控制应用于居家下肢康复设备，突破性地实现了：1) 通过软件调节虚拟阻力参数，避免传统设备更换飞轮/配重的繁琐；2) 保留CPM设备轻量化优势(可优化至14kg以下)，适合家庭场景；3) 为后续整合EMG信号和自适应控制奠定基础。

局限性在于当前仅支持向心收缩(concentric contraction)训练，未来需开发兼顾离心收缩(eccentric contraction)的负载模型。研究团队建议开展多中心临床试验，以确定不同神经损伤阶段患者的最佳k-c参数组合。这项技术将有望解决康复资源分布不均的全球性难题，特别适合发展中国家社区医疗应用。