人体运动意图感知及适配增强人机交互，是实现人机系统协调控制、高效耦合的核心基础与根本 保障。以外骨骼为代表的人机系统在其上层控制的核心，即适配增强人机交互方面，面临人体运动意 图感知能力羸弱、适配增强决策优化等诸多问题；这些问题因涉及人机接口、人工智能、人体运动分 析、机器人学等层面研究的理解与综合，几乎不可能通过技术引进方式解决。此项技术之前长期被以 DARPA 资助的哈佛大学、洛克希德·马丁公司等外国机构垄断。本项目在国家自然基金、哈工大青年 拔尖人才计划、科技创新重点等项目支持下，课题组潜心专研多年，有效解决了以上核心、瓶颈难题， 实现落地、示范与应用。成果获得国际同行积极认可，项目成果被整体鉴定达到国际领先水平；相关 技术与模块多次获得国内外重要比赛佳绩；成果已在多所知名医疗机构康复医疗示范应用，并在众多 人机交互设备生产企业落地。 1. 开创性提出了基于肌电信号的人体运动意图感知方法，显著提高人机系统协调控制、高效耦合性能； 发现了下肢运动相位和 sEMG 信号特征的对应规律，构建了生理信号及运动信号关系模型，提出的步 态相位预测技术，为实现满足复杂运动模式下，基于人体运动意图预测的控制策略提供了新型的理论 与技术保障；设计的关节角度预测算法，可提前 108 毫秒以小于 4 deg 的误差预测关节角度变化，设 计实现的在线调节算法可快速、有效调节参数保障外部干扰下意图感知的准确性，整体技术在核心指 标方面，超过了目前国际公开报告的最高水平，并部署、落地、实用化。 2. 提出全新人机系统适配增强方法，突破了传统人机交互系统中控制信号单一的约束，实现了多路信 号冗余预测；研发的人在回路控制策略，构建基于肌电信号及生理模型的能量消耗评价模型，设计了 可满足复杂场景的助力策略优化方法，实现了人机系统的实时在线闭环，可使外骨骼快速适应不同个 体，使人体新陈代谢能量消耗减少 20%以上，并具有高机动性，部署灵活，具备模块化等特性。 3.设计研发分布式生理及运动采集系统，实现多通道、多类型、高分辨率、高精度、抗干扰肌电及惯 性传感信息同步采集，打破了国外同类型产品的技术垄断,实现了设备全国产化。内嵌运动解算可实现 抗位臵及地磁干扰,在传感器出现大范围扰动时可以确保关节角度计算精度，确保输出力矩的准确性， 设备打破了国外的同类产品的技术垄断，在多通道、多类型、高分辨率指标方面达到同类型国外产品 指标水平；在高精度、抗干扰方面，对国外的同类产品实现超越。 本项目成果主要应用在现代人机交互设备与系统，医工交叉精准医疗、智能康复等领域，推广应 用前景广阔。项目研究成果已成功应用于多家知名医院、康复机构，对患者的康复过程，医生的辅助 作用明显。相应成果作为核心技术应用于多家人机交互设备生产企业，产生直接经济效益 6751 余万元， 间接经济效益 4301 余万元；经济社会效益显著。

哈尔滨工业大学

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