“康復機器人”的堅定探索者
——記中國科學院自動化研究所研究員王衛群

謝更好

目前，人口老齡化已成為我國極為嚴峻的社會問題，嚴重影響我國社會和經濟的發展。截至2019年，我國60歲以上的老齡人口達到2.54億人，占總人口比重約為18%，已成為世界上老齡人口總量最多的國家。同時，中國殘疾人聯合會的調查結果顯示，2010年末我國各類殘疾人總數已達8502萬人，預計到2020年我國殘疾人數將突破1億。目前，大量的殘疾人口中只有不到10%的人得到不同程度的康復服務。助老助殘，是中國社會面臨的重大民生問題。如何應用科技力量破解助老助殘難題，一直是中國科學院自動化研究所研究員王衛群不懈前行的初心。

隨著人工智能、機器人等技術的不斷發展，智能化的康復與輔助機器人獲得廣泛研究并逐漸被應用于臨床康復治療，成為求解助老助殘醫療資源供需矛盾的有效方案。與其他機器人不同，康復輔助機器人的作用對象是人。人與機器人之間存在緊密的信息交流和能量交換，柔順自然的人機交互、患者充分參與的訓練策略、康復處方設計等是其研究核心和關鍵技術?？祻蜋C器人的研究涉及神經科學、生物力學、機器人技術、智能控制與信息處理等領域知識，是具有很強挑戰性并受到廣泛關注的研究領域之一。多年來，王衛群針對康復輔助機器人的關鍵技術和基礎理論開展了堅持不懈的探索，力圖將科研成果造福更多老年或殘疾人群。

人生選擇與轉變契機

在從事康復機器人研究之前，王衛群已經在產業一線“摸爬滾打”了5個年頭。2006年7月至2011年8月,王衛群一直在北京機械工業自動化研究所擔任電控工程師一職，從事變速器、發動機等汽車關鍵零部件的自動化裝配線研發工作。長年累月扎根在產業一線，王衛群積累了豐富的工程實踐經驗。“我覺得這份工作對于我來說是一個很大的收獲，因為在學校里我們很少有機會進入實際的企業去做工程技術研究工作，去真正了解企業到底需要什么，怎樣的技術能夠真正轉化為現實的產品，滿足社會的需求?！?/p>

王衛群與全周期下肢康復機器人合影

經歷多年的技術攻關實踐，王衛群深刻意識到：我國的很多核心技術并未掌握在自己手里，導致產業和技術升級受到諸多限制。因此，他從內心迫切期望從事關鍵技術的創新工作?！皬纳鐣闹悄芑l展趨勢來看，未來想要實現工業生產的智能化和無人化，對高端人才的依賴性會越來越大?！蓖跣l群說。

出于這一考慮，他通過不斷學習，順利來到了中國科學院自動化研究所攻讀博士學位。彼時，王衛群的博士生導師正帶領團隊主攻康復機器人方向。在他的影響下，王衛群深入了解了這一研究領域，并深刻意識到康復機器人的研究意義和技術挑戰，因此他毅然決然選擇踏入康復機器人的關鍵技術和基礎理論研究中，并展開了深度探索。

康復機器人關鍵技術的深度攻關

科研人員身上所具有的人文關懷與社會責任感在康復機器人領域的研究者身上體現得淋漓盡致。從一開始進入這個領域，王衛群就在心里告訴自己：“既然做出了選擇，就一定要扎根于此，做出更多腳踏實地的科研成果?！?/p>

從閱讀文獻了解國內外的技術發展水平，到進入醫院實地調查，了解臨床的實際需求；從參加相關技術展會，了解目前產品的技術水平，到參加國際學術會議與國際同行進行交流，做到“知己知彼”……王衛群進入康復機器人領域研究多年來，一直在穩扎穩打，逐步前進。

目前，我國腦卒中（中風）每年新發病例超過200萬人，每年死于腦卒中超過150萬人。在幸存患者中，約75%～80%會留有不同程度的殘疾，其中重度殘疾超過40%。而根據2020年國際脊髓損傷關注日的相關報道，我國有約130萬脊髓損傷患者，并以每年5至7萬人的速度增長，且具有青壯年居多和高致殘率的特點。

“肢體的不便，會給這些患者以及他們的家庭成員帶來極大的負擔與傷害?！蓖跣l群說。每當看到這些病人的痛苦，他都會感到十分憂心。同時身為一名科研人，他愈加感覺肩上的責任重大。

王衛群介紹說，傳統的康復方式主要以人工輔助患者來完成，通過重復性的訓練來強化下肢行走、上肢夠物等動作相關的神經回路，實現患者自主完成日常動作的目的，這一過程與新生兒學走路如出一轍。臨床試驗表明，康復機器人能在一定程度上幫助肢體不便的患者恢復自身控制肢體的能力。

在康復機器人中，“人”和“機器”是一體的，形成人機強耦合系統。機器人輔助的康復訓練和日常生活中的虛擬現實游戲一樣，都有一個意圖識別過程?！暗藱C強耦合系統與普通的意圖識別過程不同，機器人做訓練是一個非常復雜的過程，很多康復機器人并不能根據人體的指示做出迅速及時的反應，造成機器人與患者進行交互時不夠柔順自然，極大影響了康復效果?！蓖跣l群說。為解決這一問題，他提出了面向下肢康復機器人臨床應用的雙向感知增強人機交互方法，并帶領團隊開展了一系列探索。

表面肌電信號由于能夠反應用戶的動作意圖而被廣泛應用于康復治療。在基于表面肌電信號精確預測人體關節扭矩與角度的研究中，王衛群團隊以主動關節扭矩、關節角度指示人體運動意圖，提出了基于神經肌骨協同建模與自適應學習的人體關節扭矩精確估計方法，解決了傳統神經肌骨建模方法在參數標定時易陷入局部最優解、難以適應肌肉狀態變化等問題。相關成果發表在領域內的頂級國際期刊上。

針對基于腦機接口技術的人體運動意圖識別難題，王衛群團隊提出了基于功能性電刺激(FES)和虛擬現實(VR)技術的增強型腦機接口范式。采用F E S和V R技術引導被試執行運動想象，提高被試執行運動想象的效率，并提出一種改進的共空間模式算法進一步提高識別準確率。針對上述方法，團隊基于12名被試者開展實驗，證明了方法的有效性。相關成果發表在神經康復領域的頂級國際期刊上。

針對如何提高患者在康復訓練中的參與水平問題，他們提出了基于腦機接口和視聽覺反饋的注意力增強技術，通過優化訓練任務的難度有效提高患者訓練時的神經參與水平。對比實驗表明，基于該注意力增強技術，被試者的注意力水平和肌肉激活度都得到顯著提高。相關成果已在領域內的權威期刊發表。

讓研究成果造福患者

將研究工作深入到臨床中，才能真正知道患者所需。而這也一直是王衛群奉行的科研準則。在從事科研的過程中，王衛群經常深入到醫院和病房，傾聽患者內心最真實的聲音。每當他們拿著新的發明產品，來到醫院幫助患者做康復訓練的時候，就會發現，患者的高興都是從心底由衷而發的。

針對現有康復機器人主要針對特定康復階段，存在設備使用率低、訓練處方單一及評價標準難以統一等問題。王衛群帶領團隊成員通過多年的探索，成功研發了國際上首臺可以在完整康復周期內為下肢障礙患者提供康復訓練的全周期下肢康復機器人。該機器人可針對不同的康復階段，為患者提供坐臥姿態的踏車訓練、電動直立床訓練、步態行走訓練、上下樓梯訓練等多種康復模式，并結合虛擬現實、生物信號反饋及人工智能技術，為患者提供個性化的情景互動訓練任務，提高康復效果。相關成果獲得授權國際發明專利1項，授權國家發明專利4項。

雖然近些年來，康復機器人研究已經取得了多項創新成果。但是，多年的研發經歷讓王衛群深深地感受到：要真正做出臨床有用且有效的康復機器人，難度是非常大的。這也是國內外30多年來，該領域沒有取得重大進展的原因之一。但是，這也無形中給了他們從事這項工作更大的動力。自始至終，王衛群都由衷地希望：通過自己的研究，在康復機器人領域做出更多能夠造福社會的科研成果。未來，他們也將與醫療器械企業深度合作，致力于將康復機器人成果產品化。

創新研究、教學育人兩不誤

隨著人工智能技術的發展，康復機器人將迎來更為廣闊的發展空間。“將康復機器人基礎平臺搭建起來之后，如何有效提升康復效果，人工智能技術對此起著決定性作用。”王衛群說。而在這一目標的實現過程中，科研創新的重要性不言而喻。

對于創新，王衛群始終認為，科學研究不能囿于一隅，一方面要通過閱讀文獻獲得靈感，而更為重要的方面是需要深入到臨床實踐，親自去試、去體會設備的使用效果。通過直觀的過程體驗，才能從源頭上思考并提出一些創新性的技術，并由此可能推動前沿理論的發展。

人才培養是為康復機器人領域培養后繼之才的關鍵一環。作為博士生導師，王衛群認為最重要的是給予學生們更多的自主權，讓他們在科學研究中發揮自己的主觀能動性。研究生已經是成年人，他們都有自己的固定思維模式和觀念，要建立嚴謹科學的研究和思維方法并非易事。但他知道，所有的事情都需要一個過程，作為博士生導師，他會一直引領學生，來發現他們自身的無限可能。除此之外，科研人員本身的韌性也是王衛群十分看中的。因為在從事科學研究的過程中存在著很多不確定性，也會遇到很多挑戰與困難。“在這一過程中不因困難而退縮，不因周遭的干擾而降低標準，這是科研人員應當堅守的科學素養?！蓖跣l群說。

如今，我國在康復機器人領域已經取得了一些突破，但現有的康復機器人離臨床需求仍有較大差距，其交互性能、康復效果、安全性及可靠性等仍需進一步研究改善。前路任重而道遠，唯有不懈攻關、創新探索。在康復機器人這項惠及千萬家庭的科研事業中，王衛群還將初心不移，不負使命。

專家簡介

王衛群，中國科學院自動化研究所研究員、博士生導師，中國科學院腦科學與智能技術卓越創新中心年輕骨干，中國自動化學會高級會員，中國生物醫學工程學會康復工程分會委員，中國醫學裝備協會智能裝備技術分會委員，北京人工智能學會理事。

近年來，主要圍繞康復輔助機器人的關鍵技術和基礎理論展開研究，主持研制了國際首臺可以在完整康復周期內為下肢障礙患者提供康復訓練的全周期下肢康復機器人,以及下肢外骨骼機器人、足下垂康復踏車、脊椎彎曲極限測試設備等樣機，提出并建立了機器人關節機構的綜合與優化、人機動力學系統的建模與優化辨識、基于自適應學習的神經肌骨建模、閉環腦機接口以及注意力調控等相關技術方法。

承擔國家自然基金委重大研究計劃項目、科技部重點研發計劃項目、北京市自然科學基金重點項目、中國科學院戰略性先導科技專項項目等。相關成果獲得授權國家發明專利20余項，授權國際發明專利2項。發表SCI及EI檢索學術論文50余篇，作為特邀編委出版了《自動化學報》專刊“康復機器人與智能輔助系統”(vol.42,no.12,2016)，編寫完成康復機器人相關專著1部。