Page 20 - 康复训练在临床护理工作中的应用

Application of Rehabilitation Training in Clinical Nursing Work
康复训练在临床护理工作中的应用

1. 力位混合控制
力位混合控制方法最先由 Raibert 等提出，用来解决机器人在受限环境中的
控制问题，该问题可以简单地描述为在某些方向上需要对机器人进行位置控制，
而在另外的方向上需要控制机构与外界的相互作用力，因此在力位混合控制中，

当机器人和外部环境相接触时，其任务空间自然地被分割为两个子空间，即位置
子空间和力子空间，并在相应的子空间中完成位置和力的跟踪控制，而下肢康复
机器人的交互控制目标主要是为瘫痪患者创造一个安全、舒适、自然并且具备主
动柔顺性的训练环境很少情况下需要实现精确的力轨迹跟踪，因此力位混合控制

方法在患者和机器人的交互控制中并不常用。
2. 阻抗控制
不同于力位混合控制，阻抗控制方法注重实现康复机器人的主动柔顺，避免
机构与肢体之间的过度对抗，从而为患者创造一个安全、舒适、自然的触觉接口，

避免患肢再次损伤的风险。除此之外，阻抗控制还有一个优势：它的实现不依赖
于外界环境运动约束的先验知识。因此，在机器人与患者之间相互作用力的控制
问题上，阻抗控制有更为广泛的应用。
（二）基于生物医学信号的交互控制

在下肢康复机器人的交互控制中，有两种生物医学信号最为常用，即表面肌
电和脑电。由于两种信号均通过非侵入性的方式得到，因此 sEMG 和 EEG 获取
方式的可操作性强，无需专业的医护人员来完成，同时其安全性也能得到保证。
1. 基于 sEMG 的交互控制

肌电信号是指由骨骼肌产生的电活动，根据不同的测量方式，它主要分为
sEMG 和 iEMG。sEMG 是通过贴合在皮肤表面的电极获取的信号，而 iEMG 是
通过针状电极插入皮肤下的肌肉组织获取的信号。相对主动力信号，sEMG 有以
下优势：第一，sEMG 的获取更为简便，不需要复杂的机械结构设计；第二，力

信号只是所有肌肉群综合作用的体现，而 sEMG 能够反映特定肌肉群的活动程度
可以对肢体的运动进行更加细致的监测和控制；第三，基于 sEMG 的交互控制
有更大的灵活性，可以根据肢体运动的协调性，实现健肢对患肢的控制；第四，
sEMG 比主动力信号有更高的灵敏度和分辨率对于自主肢体控制较弱的患者，使

用 sEMG 检测主动运动意图更加合适。
基于 sEMG 的交互控制方法面临的挑战主要有以下几个：首先，通过人体表

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