原文發(fā)表于《科技導(dǎo)報》2025 年第13 期 《 智能助行的人機交互策略發(fā)展 》

隨著人口結(jié)構(gòu)的變化和技術(shù)的不斷進(jìn)步，智能助行器的研發(fā)已成為提升行動不便人群生活質(zhì)量和獨立性的關(guān)鍵研究領(lǐng)域?！犊萍紝?dǎo)報》邀請相關(guān)領(lǐng)域研究人員撰文，文章介紹了智能助行器的應(yīng)用背景和市場需求，探討了人機交互技術(shù)的研究進(jìn)展，提出了未來研究應(yīng)聚焦于優(yōu)化運動意圖識別算法、開發(fā)復(fù)雜環(huán)境下的導(dǎo)航策略、加強交互安全性研究以及推動多模態(tài)融合交互技術(shù)的發(fā)展，以期實現(xiàn)更精準(zhǔn)的意圖識別，達(dá)到更高效的人?機?環(huán)系統(tǒng)協(xié)同水平，助力步態(tài)障礙患者實現(xiàn)獨立自主的生活目標(biāo)。

隨著全球人口老齡化的加劇，老年人口比例不斷上升。據(jù)國家統(tǒng)計數(shù)據(jù)報告，截至2024年，中國已經(jīng)進(jìn)入中度老齡化時代。此外，全球每年有數(shù)百萬殘障人士和其他運動障礙患者也面臨行走困難的問題，僅中國目前就有殘疾人8500萬。為幫助行動不便患者實現(xiàn)日常生活中的自主移動，多種助行設(shè)備應(yīng)運而生，其中，助行器成為老年人日?；顒优c康復(fù)訓(xùn)練的理想選擇。

傳統(tǒng)的助行設(shè)備只能提供機械支撐，功能較為單一，無法根據(jù)用戶的實際情況進(jìn)行調(diào)整，尤其是在復(fù)雜環(huán)境中的導(dǎo)航和適應(yīng)能力方面存在不足。為了克服這些問題，誕生了智能助行器，它們可通過配備的多種傳感器監(jiān)控用戶及環(huán)境的運動信息，以確保用戶安全和自由地移動。

隨著人口結(jié)構(gòu)的變化和技術(shù)的不斷進(jìn)步，智能助行器的研發(fā)已成為提升行動不便人群生活質(zhì)量和獨立性的關(guān)鍵研究領(lǐng)域。然而，當(dāng)前智能助行器在人機交互、運動意圖識別、環(huán)境適應(yīng)性以及安全性等方面仍面臨諸多挑戰(zhàn)。為了進(jìn)一步推動智能助行器技術(shù)的發(fā)展，滿足日益增長的市場需求，深入研究其人機交互策略顯得尤為重要。

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基于運動信號的人機交互智能助行系統(tǒng)

通過對運動信號的感知與分析，智能助行器能夠?qū)崟r捕捉使用者的運動意圖，并據(jù)此提供相應(yīng)的干預(yù)與輔助，從而顯著提升用戶的行走安全性和舒適性。

1.1 基于運動信號的人體運動感知

基于運動信號的感知是最早應(yīng)用于智能助行器上的感知方式，也是使用最廣泛、最可靠的感知方式。通常采用布置在助行器上的多軸力傳感器、慣性測量單元（IMU）、加速度計等傳感器采集使用者的肢體動作及助行器的運動角度、速度、位置、受力等信號，從而判斷使用者及助行器的運動趨勢和狀態(tài)。PAMM是2000年由麻省理工學(xué)院團(tuán)隊研制的一款用于個人移動和監(jiān)控的輔助設(shè)備，是最早的智能助行器之一，構(gòu)型及主要參數(shù)見圖1。

圖1 PAMM助行器的配置及參數(shù)

PAMM開創(chuàng)了使用運動信號解讀用戶運動意圖的方式，此后大量的研究團(tuán)隊進(jìn)行了深入探索。有一些研究者使用可穿戴設(shè)備來檢測用戶的運動數(shù)據(jù)，結(jié)合固定在助行器上的傳感器，從而綜合感知使用者的運動情況。如華中科技大學(xué)Huang等于2015年研發(fā)的智能助行器，結(jié)合了無線可穿戴傳感器與智能助行器系統(tǒng)，可以檢測用戶的異常姿態(tài)，如摔倒等，并給予保護(hù)（圖2）。

圖2 結(jié)合可穿戴傳感器的智能助行器

為進(jìn)一步提高人機交互的平滑性，使用戶使用助行器時更加自然，研究人員對此做出了不懈努力。如2018年Wang等開發(fā)了一種結(jié)合可穿戴設(shè)備和固定式測量傳感器的助行系統(tǒng)（圖3）。該設(shè)計試圖通過機械結(jié)構(gòu)減少人機交互界面的剛性沖擊，增強人機交互的自然性和舒適性。

圖3 結(jié)合可穿戴設(shè)備和固定式測量傳感器的助行系統(tǒng)

基于運動信號的感知是一種監(jiān)測用戶與設(shè)備之間物理交互的簡單且直觀的方式，能夠?qū)崟r響應(yīng)用戶的力量變化，感知用戶的行走意圖，它可以及時檢測潛在的不穩(wěn)定情況并提供支持，并且該方式成本效益高、非侵入性使用、對隱私保護(hù)較好，對用戶行走的自然程度干擾小。然而，只使用運動信號作為智能助行器對人的感知手段存在局限性，因為它主要反映使用者與助行器接觸點的直接交互，因此穩(wěn)定的物理接觸對準(zhǔn)確捕捉用戶的運動意圖至關(guān)重要。但在助行器實際使用過程中很難保證穩(wěn)定接觸。由于不同用戶施加的力量特征存在顯著差異，助行器可能需要針對每個用戶進(jìn)行個性化校準(zhǔn)，這不僅增加了使用復(fù)雜度，也限制了設(shè)備的通用性和便利性。

1.2 基于力學(xué)交互的人體運動干預(yù)

在助行器使用中，對使用者行為進(jìn)行實時反饋也是確保用戶安全舒適行動的重要手段之一，通過聲音提示、視覺指示、力學(xué)接觸等反饋機制可引導(dǎo)或干預(yù)使用者下一步的行為模式。

阻抗/導(dǎo)納控制方法是通過改變設(shè)備對用戶施加的力的大小和方向來引導(dǎo)用戶行動。阻抗控制方法可通過調(diào)整助行器的助力和阻力來實現(xiàn)安全控制。這種控制方法的優(yōu)勢在于它能夠模擬人類的助力感覺，為用戶提供直觀且自然的交互體驗。導(dǎo)納控制則側(cè)重于調(diào)整設(shè)備的動態(tài)響應(yīng)特性，以適應(yīng)用戶的運動模式。

觸覺交互也是常用的干預(yù)方式之一，通過振動等方式提醒用戶注意他們的行為，同時盡力避免過多的力學(xué)介入，以免影響用戶的自主性。這種方式可以有效保護(hù)存在一定認(rèn)知障礙的用戶。

近年來，用戶意圖預(yù)測技術(shù)等進(jìn)步使得助行器能夠個性化學(xué)習(xí)用戶的行為模式，并預(yù)測他們下一步需求，從而設(shè)計更高級的干預(yù)和引導(dǎo)策略，實現(xiàn)更智能化的共享控制。

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智能助行系統(tǒng)基于視覺信號的人機交互

基于視覺信號的人體運動感知系統(tǒng)在智能助行器中有多方面的應(yīng)用，不僅可以捕捉使用者的運動參數(shù)，更可以取得周圍環(huán)境的圖像和深度數(shù)據(jù)，并通過計算機視覺技術(shù)和機器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行圖像處理和分析，使助行器能夠識別和理解用戶與周圍的環(huán)境。

2.1 基于傳統(tǒng)視覺信號的人體運動感知

在助行器上使用傳統(tǒng)的機器視覺傳感器已發(fā)展多年，Wasson等設(shè)計的智能助行機器人MARC Robotic Walker可根據(jù)聲吶、紅外傳感器等信息結(jié)合用戶的命令來推測用戶的行走意圖，是最早采用視覺信號預(yù)測行走意圖的助行器之一。Moreira團(tuán)隊于2019年研制了ASBgo助行器，其底部布置了深度相機和激光測距傳感器，可獲取腳位置和方向的信息，用于步態(tài)分析與監(jiān)測，還額外使用了紅外傳感器檢測用戶摔倒風(fēng)險。類似的還有哥倫比亞Sierra團(tuán)隊設(shè)計的AGoRA智能助行器（圖4），搭載了紅外傳感器、相機和激光雷達(dá)，用于檢測追蹤使用者。Ragaja等研制了一種后路主動助行器，如圖5 所示，通過后置與用戶骨盆高度齊平的紅外傳感器陣列檢測人體軀干與前進(jìn)方向的夾角，從而識別使用者的邁步動作與轉(zhuǎn)向動作。

圖4 AGoRA助行器

圖5 后路主動助行器

使用光學(xué)傳感器技術(shù)可以提供除力接觸以外的人體姿態(tài)檢測方式，彌補了力接觸潛在的穩(wěn)定性不足的問題，并且豐富的傳感方式也可以更全面地描述使用者的行走特征，為醫(yī)師進(jìn)行康復(fù)指導(dǎo)提供更多幫助，因此被越來越多地應(yīng)用于助行系統(tǒng)中。然而，步行習(xí)慣和步態(tài)障礙程度因人而異，現(xiàn)有方法不能充分適配個體差異，導(dǎo)致個性化不足，難以為不同患者提供更科學(xué)的輔助。

2.2 基于深度學(xué)習(xí)采用視覺信號的人體運動感知

一方面，基于圖像處理的姿態(tài)識別和預(yù)測經(jīng)過多年的發(fā)展已經(jīng)足夠成熟，有相當(dāng)多的相關(guān)成果；另一方面，深度學(xué)習(xí)方法已經(jīng)可以穩(wěn)定地從RGB?D圖像或視頻中解析出人類動作識別以及人類動作預(yù)測。

目前支持基于視覺的人體姿態(tài)識別的便攜硬件是以Microsoft Kinect、Intel RealSense和Orbbec Astra等為代表的深度攝像頭，它們能夠提供豐富的3D信息，適合實時人體姿態(tài)捕捉。

姿態(tài)估計和姿態(tài)預(yù)測在智能助行器上已有大量實踐。如為比較不同算法處理RGB?D視頻序列的效果，Gon?alves等研究了3種不同的基于深度學(xué)習(xí)的算法，分別使用了改造過的VGG16模型（圖6（a））、結(jié)合通道級注意力的CNN模型（圖6（b））、適用于單幀分類的UNET模型（圖6（c））。

圖6 Gon?alves團(tuán)隊使用的算法

很多其他團(tuán)隊也在相關(guān)研究方面做出貢獻(xiàn)。如Wang等于2024年研制了WHUME系統(tǒng)，它采用了一個單目攝像頭，結(jié)合了4個附加在前臂和大腿上的IMU慣性測量單元構(gòu)成多模態(tài)感知體系，采用了4個單軸力傳感器和一對壓力鞋墊分別捕獲手和腳的支持力，如圖7所示。該方案結(jié)合了力學(xué)信號和視覺信號的優(yōu)勢，采用了非常輕量化的單目攝像頭，是一種較為先進(jìn)的多模態(tài)感知方案。

圖7 WHUME系統(tǒng)

深度學(xué)習(xí)驅(qū)動的姿態(tài)識別技術(shù)正推動智能助行器向精準(zhǔn)、個性化輔助邁進(jìn)。未來隨著相關(guān)技術(shù)的不斷進(jìn)步，如算法持續(xù)輕量化以適應(yīng)移動平臺，深度融合多模態(tài)傳感器提升魯棒性，并基于精準(zhǔn)感知實現(xiàn)用戶意圖理解與更智能、主動的個性化干預(yù)，將為患者提供更加人性化的行走支持。

2.3 基于視覺對環(huán)境的識別及避障規(guī)劃

助行器的環(huán)境識別技術(shù)是輔助視覺受損或行動不便人士進(jìn)行導(dǎo)航和避障的關(guān)鍵。為了保證安全避免碰撞，通常采取視覺的方式對環(huán)境信息進(jìn)行收集。

早期的智能助行器采用了傳統(tǒng)的環(huán)境檢測方式。近年來，智能助行器的環(huán)境識別借鑒了自動駕駛的有關(guān)技術(shù)，通常通過攝像頭捕捉周圍環(huán)境的圖像，以及使用激光雷達(dá)創(chuàng)建周圍環(huán)境的精確三維地圖。每種算法都有其特定的應(yīng)用場景和優(yōu)缺點。如Lima等提出了一種改進(jìn)版本的概率泡沫法，以應(yīng)用于動態(tài)環(huán)境中智能機器人助行器的路徑規(guī)劃，設(shè)備及實驗場景如圖8所示。實驗結(jié)果表示該算法可在靜態(tài)障礙物中規(guī)劃路徑指引用戶前往目的地，同時規(guī)避與路徑交叉的其他移動障礙物。

圖8 改進(jìn)概率泡沫算法在動態(tài)環(huán)境中的實驗場景與設(shè)備部署

盡管目前助行器的環(huán)境識別技術(shù)借鑒了較為成熟的自動駕駛技術(shù)，但由于其獨特性，仍存在很多問題，在動態(tài)和復(fù)雜的環(huán)境中，如擁擠的街道或多變的天氣條件下，保持準(zhǔn)確的環(huán)境識別仍然較為困難。而另一個技術(shù)挑戰(zhàn)是如何將多種傳感器和計算單元集成到助行器這樣一個小型設(shè)備中，同時保持其性能和成本效益。不同失能情況的用戶有不同的導(dǎo)航和避障需求，因此個性化導(dǎo)航輔助也是潛在的研究方向。

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智能助行系統(tǒng)其他方式的人機交互

3.1 基于生理信號的人機交互

基于生理信號的感知技術(shù)在人機交互、醫(yī)療健康監(jiān)測以及運動狀態(tài)分析等領(lǐng)域發(fā)揮著重要的作用。這類技術(shù)主要通過各種侵入式和非侵入式的生理電信號采集裝置來實現(xiàn)，例如利用MEMS微針陣列或干電極等設(shè)備來捕捉人體產(chǎn)生的生理電信號。

在這些生理電信號中，EEG信號因其能夠反映大腦皮層的電活動而被廣泛應(yīng)用于腦機接口系統(tǒng)。EMG信號則因其與肌肉活動直接相關(guān)，被廣泛用于運動和康復(fù)領(lǐng)域。常規(guī)生理信號也已被應(yīng)用于助行系統(tǒng)中，一般用來檢測用戶的健康狀況，以便需要時提供警報或記錄每日健康狀態(tài)。Sanyod等的助行系統(tǒng)與多個傳感器連接，如圖9所示。這種設(shè)計可以提供對用戶更好的移動應(yīng)用程序，并在需要時向護(hù)理人員發(fā)送警報。

基于生理信號的感知技術(shù)正快速發(fā)展，其在運動狀態(tài)監(jiān)測、人機交互以及醫(yī)療健康等領(lǐng)域的應(yīng)用前景廣闊。隨著新材料、新算法的不斷涌現(xiàn)，未來這一技術(shù)有望實現(xiàn)更加準(zhǔn)確、實時、無創(chuàng)的生理電信號采集和解析，為人類生活帶來更多便利。

圖9 Sanyod等提出的多傳感器健康監(jiān)測助行系統(tǒng)架構(gòu)

3.2 結(jié)合虛擬現(xiàn)實的人機交互

近年來，虛擬現(xiàn)實技術(shù)（VR）已被越來越多地與助行系統(tǒng)結(jié)合起來使用，以求為用戶提供安全保障與康復(fù)訓(xùn)練。如Franchine等的研究證明，使用虛擬現(xiàn)實技術(shù)可以有效提高用戶尤其是有認(rèn)知障礙的用戶的訓(xùn)練積極性，改善人機交互的結(jié)果，實驗設(shè)備及場景如圖10所示。但現(xiàn)階段，依托虛擬現(xiàn)實的智能助行器人機交互相關(guān)研究仍處在實驗室探索階段。

圖10 UFES vWalker及其子系統(tǒng)

發(fā)展至今，單一的交互方式已難以滿足用戶在安全性、舒適性方面越來越高的需求，因此智能助行器正在向應(yīng)用多模態(tài)融合的交互和自適應(yīng)交互等技術(shù)的方向發(fā)展。多模態(tài)交互結(jié)合了多種感官通道，以實現(xiàn)更自然、更豐富的交互體驗。自適應(yīng)交互則能夠根據(jù)用戶的特定能力和需求動態(tài)調(diào)整處理多種交互方式捕獲的信息。

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結(jié)論

在全球人口老齡化加劇以及殘障人士和運動障礙患者數(shù)量不斷增加的背景下，智能助行器作為提升行動能力和生活質(zhì)量的關(guān)鍵輔助設(shè)備，其研究與開發(fā)受到了學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的廣泛關(guān)注。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，智能助行器已從最初的基礎(chǔ)機械支撐設(shè)備轉(zhuǎn)變?yōu)楦叨戎悄芑?、自適應(yīng)化的先進(jìn)輔助系統(tǒng)。現(xiàn)代智能助行器通過集成先進(jìn)的傳感器、控制系統(tǒng)和人工智能算法，能夠?qū)崟r監(jiān)測用戶的步態(tài)和姿態(tài)，自動調(diào)整支撐力度，并提供步態(tài)指導(dǎo)。

然而，盡管智能助行器在實驗室環(huán)境中取得了諸多進(jìn)展，其大規(guī)模市場應(yīng)用仍面臨諸多挑戰(zhàn)，整體仍處于發(fā)展階段。未來的研究應(yīng)聚焦于以下4個方面：

（1）進(jìn)一步優(yōu)化運動意圖識別與預(yù)測算法，提升系統(tǒng)的實時性和準(zhǔn)確性；

（2）開發(fā)適應(yīng)復(fù)雜環(huán)境的導(dǎo)航與避障策略，滿足不同用戶群體的需求；

（3）加強交互安全性的研究，確保設(shè)備在復(fù)雜場景下的可靠性和用戶安全性；

（4）推動多模態(tài)融合交互技術(shù)的發(fā)展，提升用戶體驗和系統(tǒng)適應(yīng)性。

未來有望實現(xiàn)意圖識別更加準(zhǔn)確、人?機?環(huán)協(xié)同程度更高、安全策略和應(yīng)對措施更精準(zhǔn)的智能助行器，為老年人、殘疾人等群體提供更優(yōu)質(zhì)、更舒適的康復(fù)輔助體驗，助力其實現(xiàn)獨立自主生活的目標(biāo)。

本文作者：王瀚升、張艷瑜、郭江真、陶春靜、樊瑜波

作者簡介：王瀚升，北京航空航天大學(xué)醫(yī)學(xué)科學(xué)與工程學(xué)院、北京市生物醫(yī)學(xué)工程高精尖創(chuàng)新中心，博士研究生，研究方向為智能助行輔具；陶春靜（通信作者），北京航空航天大學(xué)醫(yī)學(xué)科學(xué)與工程學(xué)院、北京市生物醫(yī)學(xué)工程高精尖創(chuàng)新中心，教授，研究方向為智能康復(fù)；樊瑜波（共同通信作者），北京航空航天大學(xué)醫(yī)學(xué)科學(xué)與工程學(xué)院、北京市生物醫(yī)學(xué)工程高精尖創(chuàng)新中心，教授，研究方向為生物力學(xué)。

文章來 源 ： 王瀚升等. 智能助行的人機交互策略發(fā)展[J]. 科技導(dǎo)報, 2025, 43(13): 78?89 .

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