最近，一則視頻在微博上引發(fā)熱議。一位癱瘓多年的父親借助外骨骼機甲重新站了起來，并且久違地親自接到了放學的女兒。

當時就有讀者提到：“這種技術(shù)要是能運用到醫(yī)療方向就更好了?！?/p>

這款外骨骼機器人的原理是使用外骨骼支架來支持行走困難的人進行康復訓練，在康復訓練當中，會使原本萎縮無力的肌肉和神經(jīng)得到激活，能使行走困難的人的運動神經(jīng)和行走肌肉得到有效地鍛煉。

其實，輔助復健只是機械外骨骼進行的一個步驟，這類產(chǎn)品的最終的目的是需要從行走不便變成行走自由，看似從0-1，只用邁一步，實際上這個步子邁得相當艱難。這也是很多下肢殘障的病人恢復正常生活中最大的障礙，消耗了自己和家人大量心力，稍微照顧不周，還很容易導致二次傷害。

不過，通過外骨骼有效的外部支撐，減少行走不便中存在的重心不穩(wěn)，尤其是脊椎、骨盆這種非常關(guān)鍵的部位，避免康復中的傷害。

相關(guān)技術(shù)如果能實現(xiàn)大量的量產(chǎn)應用的話，絕對是能給許多行走不便的患者帶來重獲新生的機會。

全球競相落地，機械外骨骼輔助下肢殘疾人士重新行走

機械外骨骼的出現(xiàn)無疑給了下肢殘障人士重新站起來的希望。全球范圍內(nèi)，相關(guān)產(chǎn)品也已經(jīng)有不少商業(yè)化落地。比如Ekso Bionics公司生產(chǎn)的Ekso GT，可以幫助患者重新站立行走，成為了美國食品和藥物管理局(FDA)批準用于中風患者的第一個外骨骼。

德國人工智能研究中心已經(jīng)開發(fā)出兩種遙控的通用動力外骨骼設(shè)備，CAPIO和VI-Bot，其外骨骼技術(shù)也正在開發(fā)中，以提高手術(shù)期間的精確度，并幫助護士移動和運送重病人。

此外，被動式外骨骼技術(shù)正越來越多地應用于汽車工業(yè)，其目標是減少工人受傷(特別是在肩膀和脊椎)和減少由于疲勞造成的誤差。

這樣的“黑科技”當然也不能少了日本的參與。去年12月，日本企業(yè)INNOPHYS正式發(fā)售可穿戴肌肉輔助外骨骼設(shè)備“Muscle Suit”，根據(jù)人造肌肉原理，能夠為身體減輕25.5公斤的負重，舉起50斤重量的物體不是問題，而且使用方法也十分簡便，只需為設(shè)備打氣30次后穿上即可。

除了接女兒放學的父親，大艾機器人之前也有過其他成功的案例。一位東北小伙海子由于從高空墜落導致下肢癱瘓，醫(yī)生告訴他，可能終生需要與輪椅為伴。后來開始使用外骨骼機器人，從剛開始的不適，到自己獨自借助外骨骼機器人走到天安門。在長期不停止的康復訓練下，下肢肌肉與神經(jīng)逐漸恢復，已經(jīng)可以不用借助外力，便可以像正常人一樣自己站起來。目前，海子已經(jīng)可以解除外骨骼機器人，使用助力杖獨立行走。從終生輪椅到獨立行走這一步，足足用了3153萬秒。

來源@艾上行走

清華步態(tài)優(yōu)化算法獲ICRA最佳論文：專注讓無拐杖外骨骼行走更穩(wěn) 這些可落地的商業(yè)產(chǎn)品離不開相關(guān)科研成果的進展，最近，康復訓練機器人的科研結(jié)果又有更新！

本月初，全球機器人自動化的頂級研討會議ICRA評出最佳會議論文：基于偏好的學習外骨骼步態(tài)優(yōu)化算法。

該項研究是由清華大學與加州理工共同提出的，由于當下的研究基本都是介于使用拐杖和速度在0.05m/s左右的慢速靜態(tài)行走之間，而該論文團隊是想證明在無拐杖外骨骼行走時，能否產(chǎn)生動態(tài)穩(wěn)定的步態(tài)。

此外，基于偏好的交互式學習中的工作，這一項目還提出了CoSpar算法。CoSpar提示用戶在兩次試驗之間給出步行偏好并提出改進建議；由于外骨骼行走是一種非直覺的行為，因此與數(shù)字反饋相比，用戶可以更輕松，更可靠地培養(yǎng)、感知行走習慣。

作者在文中開頭就強調(diào)了，這個研究是為了給行走不便的用戶打造的，如果只算美國市場，至少是有600萬人迫切急需的。

除了做算法研究以外，還要考慮到來自地面的沖擊，所以需要參考混合零動力學。 而且外骨骼的期望前髖速度是恒定的，在實際行走速度中是會涉及到跳躍的。

研究中所采用的外骨骼支撐Atalante，戴口罩是為了模擬正常人體的代謝支出，并進行測量研究。（工作做得很細致）

不同顏色的線代表著，從左到右分別是左腳踝，左矢狀踝關(guān)節(jié)，左矢狀膝關(guān)節(jié)，左矢狀髖關(guān)節(jié)，左橫髖關(guān)節(jié)，左前關(guān)節(jié)，根據(jù)步行10秒以上的左腿關(guān)節(jié)圖，左矢髖部位范圍比較大，步態(tài)表明該用戶喜歡更長的步態(tài)。

將用戶舒適性作為首要目標，通過對用戶的行走軌跡特征進行優(yōu)化計算，構(gòu)建了一套步態(tài)優(yōu)化框架-Cosper，而且該優(yōu)化框架建立在交互學習的基礎(chǔ)上。

通過對用戶的步態(tài)數(shù)據(jù)收集，可以得出用戶的步態(tài)偏好，還能確定用戶的行走軌跡。

并在模擬測試中，結(jié)合外骨骼支架，使用Copsar算法可以模擬出用戶偏好。

知乎上經(jīng)常有人會問，科研的初心是什么，

文摘菌想，如果能夠通過科技來改變命運，這也就不枉費科研人員的一番苦心。

將大家日常生活中遇到的不便，使用科技手段來解決，尤其是像通過外骨骼支架順利行走的癱瘓人群，重新燃起了生的希望，也就重新?lián)碛辛耸澜纭?/p>

眾所周知，中國社會老齡化趨勢越來越嚴重，很多老年人生活都無法自理，而這個設(shè)備能夠緩解老年人在日常生活中的種種不便。

這或許也正是在知乎關(guān)于機械外骨骼送外賣的提問中，這個讓人心酸又暖心的答案獲得了近5000贊的原因。

論文鏈接