半主动上肢职业外骨骼的疲劳驱动自适应辅助

《Advanced Intelligent Systems》：Fatigue-Driven Adaptive Assistance for a Semi-Active Upper-Limb Occupational Exoskeleton

　　

上肢外骨骼可降低过头作业中的过度使用损伤，但其有效性取决于辅助是否与生物力学及用户身体状态对齐。多数控制器依赖关节运动学与任务阶段估计，很少考虑重手持工具等高负荷任务引起的疲劳。研究人员提出一种用于半主动上肢职业外骨骼（occupational exoskeleton, OE）的疲劳驱动辅助算法。疲劳通过肌电图（electromyography, EMG）与心率（heart rate, HR）实时估计；EMG中位频率与平均HR输入线性回归控制器，按生理需求更新辅助。研究人员评估三种条件：无外骨骼、固定辅助、疲劳驱动自适应辅助，指标包括肌肉激活、HR、呼吸商（respiratory quotient, RQ）、工作时长与感知用力。自适应辅助较无外骨骼使任务时长增加41.2%（p = 6.9 × 10?4），并降低前束三角肌（anterior deltoid, AD）EMG 26.5%（p = 0.002）、后束三角肌（posterior deltoid, PD）23%（p = 0.02）、上斜方肌（upper trapezius, UT）39%（p = 0.01）、中束三角肌（medial deltoid, MD）27%（p = 0.06）。固定辅助仅使时长增加9.9%（p = 0.75），AD降低16%（p = 0.06）、UT降低27%（p = 0.05）。两种条件均降低HR与RQ。结果表明疲劳驱动控制策略对职业外骨骼具有支持价值。

研究背景方面，制造、建筑、军事、摄影等职业常需持续手臂上举并配合重复手动操作，易诱发工作相关肌肉骨骼疾患（musculoskeletal disorders, MSDs）。上肢职业外骨骼作为工效学补充手段，可分为主动、被动与混合架构；半主动外骨骼因结构相对简单而受关注。现有自适应算法多基于外骨骼本体传感器获取运动学信号，如关节编码器或惯性测量单元（inertial measurement unit, IMU）驱动有限状态机，虽能按动作意图或任务阶段调节辅助，却难响应用户疲劳这类身体状态变化。肌肉疲劳可用表面EMG中位频率（median frequency, MDF）下降表征，心血管负荷可通过HR上升反映；将EMG与HR融合有望提升疲劳估计鲁棒性。但既往研究多停留在疲劳检测与监测，未能将疲劳估计实时转化为外骨骼辅助调制。因此，研究人员假设：由HR与EMG参数估计的身体疲劳可用于实时动态调整半主动上肢职业外骨骼辅助，从而降低用户生理负荷并保持或改善任务表现。该论文发表于《Advanced Intelligent Systems》。

关键技术方法方面，研究人员使用H-PULSE半主动肩外骨骼，由可穿戴接口、被动自由度链、弹簧驱动盒与电子背包构成，高层控制以100 Hz运行于实时处理器。信号层集成OT Bioelettronica的SeWi单极EMG记录系统与Polar H10胸带HR监测，EMG经1 kHz采集、双极差分与20–400 Hz带通滤波，HR经ANT+与TCP/IP传入。疲劳算法将EMG与HR按5 s窗分割，计算MDF与平均HR，每5个值成块、对相邻两块做线性回归得斜率，再用规则分类器将MDF与HR_av趋势组合为疲劳增加、减少、稳定三态，并逐级调节四个弹簧预紧辅助等级。受试为意大利Scuola Superiore Sant'Anna的7名健康者（6男1女，年龄29.7 ± 4.7岁），分两日完成无外骨骼、固定辅助与自适应辅助下持2 kg仿真相机过头至肩肘约90°任务，以最大自主收缩（maximal voluntary contraction, MVC）归一化EMG，并以RQ、IMU手部加速度、Borg感知用力为补充指标。

研究结果如下。

肌肉激活：固定辅助仅显著降低上斜方肌与倾向降低前束三角肌激活；自适应辅助使前束三角肌降低26.5%（p = 0.002）、后束三角肌降低23%（p = 0.02）、上斜方肌降低39%（p = 0.01），中束三角肌亦有降低趋势（p = 0.06）。研究表明自适应辅助比固定辅助更能降低维持过头姿势的肌肉需求。

心血管负荷与呼吸商：两种辅助条件平均HR均略低于各自无外骨骼条件，但无统计学显著；RQ在固定辅助下降低4.42%（p = 0.009），自适应辅助下降低7.19%（p = 0.04）。研究人员认为辅助降低了代谢负荷与能耗，支持耐力延长。

手部震颤与工作时长：固定辅助使手震颤起始时间增加9.9%（不显著），自适应辅助增加25.8%（不显著）；任务时长固定辅助增加9.9%（不显著），自适应辅助增加41.2%（p = 6.9 × 10^?4，效应量d = 2.4）。结果表明自适应辅助可明显延长过头工作耐受时间。

主观感知：固定辅助在头两个90 s间隔显著降低Borg评分；自适应辅助各间隔均有降低但不如固定辅助早期明显。说明辅助可延缓主观疲劳感上升，但固定辅助早期体感收益更突出。

讨论部分总结：研究人员指出，该疲劳驱动控制以用户生理状态而非运动学意图为主输入，可弥补传统运动学控制器不足，并证明疲劳驱动策略也可用于健康工人持续作业场景。自适应辅助带来更一致耐力收益，固定辅助则可能因辅助扭矩相对肩屈肌需求不足而对三角肌效果有限。HR与RQ下降提示代谢与心血管负荷减轻。手震颤因个体变异性大而未达显著，但不代表无效应。局限性包括工业现场EMG质量受运动伪影、出汗与电磁干扰影响，算法仅在小样本青年实验室静态任务验证；未来应融合运动学、力/力矩传感并扩大真实工人队列与动态任务。

结论部分翻译：本研究提出了一种不同路径，以探究自适应辅助如何增强半主动上肢职业外骨骼。本研究发现凸显了疲劳驱动自适应辅助作为工效学干预的潜力，可支持身体健康、缓解疲劳，并在职业场景中实现更可持续的过头工作。