大家好，我是赵新刚，来自中国科学院沈阳自动化研究所，很荣幸能跟大家交流有关康复机器人的一些研究心得。
下图照片中是一位24岁的小伙子，他在一次车祸中受了重伤，虽然抢救过来了，但留下了偏瘫的毛病，现在只有一只手和一只脚能够动。他和一位老奶奶一起生活在一个山村里。每天清晨，这位80多岁、80多斤的老奶奶要扶着140多斤的孩子在乡村的小道上走半个多小时，目的就是为了让他能保持行走的能力。然后每天晚上还要给他做一会按摩来活动血液。
看到这样的照片，我的心情非常沉重。因为这仅仅是中国残疾人现状的一个缩影。上图是中国残联统计的2010年的数据。2010年中国的残疾人大概有8502万，其中29%有肢体残疾。残疾严重地改变了他们的生活，影响了他们的生活方式，甚至使他们失去了生活自理的能力。这是一个很庞大的人群，那么他们有没有康复的希望呢？
我们先分析一下致残的原因，大概可以归结为几类。除了像刚才说的意外，还有很大一类是疾病。比如卒中就是一种造成身体残疾的重要疾病，而我国正是全球卒中第一大国。卒中其实就是平时说的“中风”。中国平均每12秒就有一例新发的卒中，其中75%会留下残疾。这说明，一方面我国的医疗水平还有待提升，另一方面说明我国残疾人群还有很大的康复空间，这给我们带来了希望。
那为什么中国的卒中会有这么高的致残率呢？核心原因就是康复医师太少。因为像卒中疾病，它需要长时间的运动康复。运动康复是非常有效的手段，但是需要的时间也非常长，通常是以月，甚至年来计算。但我国的康复医师在医师中的总占比只有不到0.5%，相当于每25万人才能对应一位康复医师，因此患者常因缺乏充分的治疗时间导致贻误治疗时机，造成终身残疾。
那没有康复医师怎么办？国家人口普查数据表明，人口增速的下降可能是不可逆的趋势，所以只能寄希望于技术，寄希望于机器人，来帮助人类做这样的康复。举个例子，美国上市了一种下肢助力系统“ReWalk”。下面视频中的患者是一位截瘫患者，穿上这个康复系统之后，就可以进行一些日常的活动，如走路、站立、买菜等等，甚至能走出户外正常地运动、工作、乃至生活。
来源：ReWalk Robotics Ltd.这是国外的情况，而我作为一名国内研究工作者，其实也在一直在思考这个问题。我于2008年博士毕业，在博士阶段研究的是无人直升机的方向，毕业后就留在了沈阳自动化所机器人学国家重点实验室工作。当时我的导师说，这个重点实验室是机器人领域的“国家队”，它最主要，或者说长期做的一个方向是海陆空天特种机器人。
比如水下机器人，像蛟龙号、奋斗者号，它们的控制系统都是我们做的。
但由于主要是以特种机器人为主，所以对于服务型机器人，我们其实很少研究。于是当时我就有了这样一个想法，希望能够开展这方面的研究。我和我的导师，也是当时的实验室主任，聊了我的想法，他非常支持。所以我就开始开展了这方面的研究工作，并一直坚持做到了现在。
想开展康复机器人的研究就要了解它的分类。如下图所示，它主要分成了两大类：功能辅助与功能替代。所谓的功能辅助机器人是做什么的呢？即病人的肢体都在，只不过功能损伤了，机器人帮助病人运动胳膊，辅助腿部站立，或者辅助手指做一些灵活性运动等。还有一类是功能替代机器人，比如截肢的患者需要的假肢，我们也把它归为康复机器人。
了解了分类后，下一步就需要了解康复机器人与之前的机器人有什么区别？它跟工业机器人，或者扫地机器人有很大的区别。这类机器人是与人密切接触的，人和机器人是合为一体的。如果人想做一个运动，机器人要能够正确地辅助他做运动。比如当人穿上下肢助力系统，想要往前走，结果机器人往后使劲，那人就会摔倒。所以它需要准确地理解人的想法。
那该怎么做呢？我们知道，人的神经活动会产生生理电信息，所以我们可以从神经信息当中提取出人的想法。通过直接从人的大脑采集脑电信息来知道人想做的动作，就是所谓的脑机接口技术。脑机接口的精度比较低，能够识别的种类也非常少，适合瘫痪的、四肢不能动的人群。而在患者有肢体、肌肉存在的情况下，我们更倾向于采集肌肉的电信息，即肌电信息。这类信息相对来说能更准确地被识别，所以也更多地用在了假肢当中。
举个脑机接口技术应用在意念的交流和操控方面的例子，下面视频里是一位四肢瘫痪、说不了话的患者，在她脑子里植入一个电极后，她就可以看着屏幕自己进行输入。虽然速度比较慢，一分钟就能输两个字符，但这是她独立的活动，对于病人来说也很有意义。
来源：University Medical Center Utrecht下图是在2014年巴西世界杯中的一个场景，图中的小伙子穿了下肢助力系统后，用自己的意念开出了一个球，也属于人用意识操控机器人的一个例子。而我们在这方面也做了一些工作，如下图中一名志愿者在控制机械臂拿水，并辅助自己喝水。
但我们做的工作跟前面讲的稍微有一些区别。前面那个病人需要看着一个屏幕，而我们这个是可以通过想象自己肢体的运动来控制外部的机器人完成动作。很有意思的是，我们还让学生做了一个实验，就是玩石头剪刀布的游戏。这个志愿者可以通过想象自己应该出什么，然后控制机械臂去玩这个游戏。虽然这只是一个展示，但是它为瘫痪的病人提供了一种非常好的、可行的辅助方式。
但对于安假肢的病人，更好的方式是采用肌电交互的技术来控制神经假肢。如下面视频中的病人戴上肌电传感器之后，就可以非常灵活地控制机械臂做一些动作，甚至可以控制它的手指进行抓握等操作。
来源：Johns Hopkins University & Thalmic Labs当然它也存在问题，比如它所使用的传感器（环绕在上臂的黑色模块）是由多个模块组成的，需要跟肌肉的位置非常准确地贴合，所以每次穿戴的时候都需要对应得非常准，以致穿戴非常不方便。因此我们提出了一项技术，让病人能随意地穿脱，而不用特意去关注信号和肌肉的位置。
如下面视频展示的，即使患者重新穿戴后，也完全可以准确地识别穿戴者想做什么样的动作，这大大提升了其便携性，有利于假肢向实际的应用中推广。
但是还有一个问题，在实际使用过程中，如果穿戴者出汗导致松动，甚至是脱落，整个控制系统就会完全失效。如下面这个短视频所示，我做了一个模拟，用四个模块组成了一个传感器，在电极脱落后，假肢就会不知道要做什么动作。
算法矫正前电极脱落后的情况所以我们采用了一项技术，使得即便传感器出现故障，或者是失效的情况下，也能够很好地控制假肢，不至于出现随意运动，或者是手舞足蹈的情况，如下面视频所示。算法矫正后电极脱落后的情况
刚才主要还是从人的角度分析，下面再看看机器人得到指令、有了信息之后，是怎么控制自己的？
其实机器人本身的运动控制是非常复杂的事情，下面有个很有意思的小视频，是2015年的一个关于机器人作业的比赛，主要是仿人形的机器人进行的一些操作。视频中的机器人看起来基本上什么都做不了，开门会摔倒，上台阶也会摔倒，还会无缘无故地摔倒，想抓住个东西抓不住，就又摔倒了。所以说对于机器人，除了需要判断决策的智能，运动智能也是很重要的。
而从人的角度来讲，人想学会走路，学会对自身的肢体的控制也是非常难的。俗话说：“三翻六坐七轱辘八爬”，就是婴儿三个月能翻身，八个月才能爬，然后一岁多才能走路。这是一个很漫长的过程。我们希望能够把这个过程压缩，形成一个学习控制的算法，来实现对我们期望的轨迹的跟踪，这就是所谓的学习控制。
我们把学习控制的思想应用到了所研究的柔性助力系统当中，这个系统主要是实现对人的踝关节的助力。举个例子，下图中黑色曲线是期望机器人产生的助力的曲线，旁边这些红色曲线则是屡次迭代的情况，一开始基本上是畸形、无法跟踪的，但经过不断地学习之后，慢慢就能够跟踪上了，并能够准确地跟人形成动作上的完美合拍，人基本上感觉不到顿挫感。
那么实际有没有达到助力的效果呢？肌肉的发力是一个很重要的衡量指标，所以我们通过检测肌肉的肌电信息，来看看它到底有没有做到为人省力。最后可以发现，它能够有效地降低肌肉的强度，也就是说这个机器人达到了对病人有效的助力。比方说这个人原来只能走一两公里，现在就能走三四公里了。
当然我们还做了其他的工作。刚才那个系统我们称之为柔性的助力系统，而一般的下肢助力系统都是刚性结构。它有它的优点，但也有它的问题，比如它比较笨重，像盔甲一样会限制人某些方面的运动。所以我们就提出了柔性助力系统的方式，就好像衣服一样，能够穿在人的身上。我们在外部用了牛皮去抗摩，内部跟人的皮肤实际接触的位置则用了柔软的羊皮，然后接头的位置用了织布，能够透气。最终形成了可以像衣服一样穿在人身上的系统。
当然研究的过程中也是困难重重，因为需要真正像做一件衣服似的去做。下图左上是一台缝纫机，当时学生没办法只能自己做。但是他们也不会用，就要去学习使用这些东西。一般先用缝纫机缝，然后用针缝，经过一系列的迭代，最后才能形成像衣服一样可以穿在人身上的助力系统。这个系统非常有利于偏瘫的病人，因为他有一部分站立的功能，也有一部分行走的能力，只是这些能力比较弱，而穿上这个之后就能够辅助他完成一些日常的动作。
像穿衣服一样穿脱柔性康复机器人我们的团队还开发了一系列其他康复机器人的系统，包括上肢的助力系统，还有刚刚提到的下肢助力系统。我们也在做刚性的助力系统，还有其他的一些基于智能材料驱动的助力系统。一共大概有十余款康复机器人系统，有一些正在进行临床测试，有一些还处在实验室的研究阶段。
下图展示的是一家比较大的医院的康复中心的情况。从图里可以看出来，这里可用的设备比较少，一般还是需要通过人工的方式去帮助患者做康复运动。所以我们希望通过我们的技术研发出更多机器人，能够实际地应用在临床当中，推广到康复中心去。让病人能够更快地康复，降低致残率，同时让患者提升生活质量。我们希望有一天能够看到8000万残疾人，能跟正常人一样行走在大街上。
谢谢大家。
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