东北大学学生研发智能机械腿“说走就走”

简单的支撑和行走功能，已经不能满足人们对假肢的需求，除了美观、舒适的要求，机械腿产品还需要具有必要的灵活性以适应不同的步速和步态的需求，为使用者带来“说走就走”的旅行。由此，人工智能机械假腿正成为目前机器人学和生物医学工程学领域一个备受关注的研究热点。

日前，由东北大学四名研一学生组成的研究团队开发的“基于肌电信号控制的自主学习智能机械腿”，采用六杆机构对膝关节进行模拟，使膝关节具有自锁等与真实关节相对应的特性，通过提取与分析股四头肌的肌电信号（即人自身的肌肉收缩时所产生的生物电信号人类生理信号）特征，以控制该下肢假肢膝关节，使其随着受试者的意愿自然地改变下肢的运动速度，以协调的配合健肢的动作。据东北大学机械工程与自动化学院王东东同学介绍，“本设计以股四头肌输出的肌电信号经处理后作为神经网络的输入信号，同时与测量膝关节弯曲角度进行对比以进行权值调整的反馈过程。通过这种可自主学习的神经网络的控制，智能机械腿可以根据患者自身的特征及习惯使其更适用于患者。”

相比于其他类型的信号控制，肌电信号控制的最大特点之一是自主控制，只有当残肢患者通过自己的肌肉自主收缩使肌电控制系统工作时，它才能工作。这样假肢就会免受外界因素如假肢位置或身体位置移动的影响，从而使残肢使用者学会以生理方式控制假肢的运动功能。

另外，安装假肢最多的是膝上截肢者，可以利用大腿残肢的股四头肌控制假腿的伸屈，这与人腿的控制方式相似。当然这并不是说，肌电假腿的功能可以等同于真腿，而是这种控制方式具有直观、自然、方便的特点。

研究团队运用反馈型神经网络算法对所采集的肌电信号进行模式识别，使假肢具有自学习性，能够更适合患者自身的生理条件。在这种网络中，每个神经元同时将自身的输出信号作为输入信号反馈给其他神经元，它需要工作一段时间才能达到稳定，一般具有联想记忆的功能，还可以用来解决快速寻优问题。

尽管这一研究成果还在实验室阶段，相信在未来将具有巨大的市场价值和广阔的市场空间。

也许很快，假肢使用者的行走将随“腿”所欲，“说走就走”不再只是一个梦想。