2022年“康复机器人”的坚定探索者.docx
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1、2022年“康复机器人”的坚定探索者 谢更好 目前,人口老龄化已成为我国极为严峻的社會问题,严峻影响我国社会和经济的发展。截至2022年,我国60岁以上的老龄人口达到2.54亿人,占总人口比重约为18%,已成为世界上老龄人口总量最多的国家。同时,中国残疾人联合会的调查结果显示,2022年末我国各类残疾人总数已达8502万人,预料到2022年我国残疾人数将突破1亿。目前,大量的残疾人口中只有不到10%的人得到不同程度的康复服务。助老助残,是中国社会面临的重大民生问题。如何应用科技力气破解助老助残难题,始终是中国科学院自动化探讨所探讨员王卫群不懈前行的初心。 随着人工智能、机器人等技术的不断发展,
2、智能化的康复与协助机器人获得广泛探讨并渐渐被应用于临床康复治疗,成为求解助老助残医疗资源供需冲突的有效方案。与其他机器人不同,康复协助机器人的作用对象是人。人与机器人之间存在紧密的信息沟通和能量交换,柔顺自然的人机交互、患者充分参加的训练策略、康复处方设计等是其探讨核心和关键技术。康复机器人的探讨涉及神经科学、生物力学、机器人技术、智能限制与信息处理等领域学问,是具有很强挑战性并受到广泛关注的探讨领域之一。多年来,王卫群针对康复协助机器人的关键技术和基础理论开展了坚持不懈的探究,力图将科研成果造福更多老年或残疾人群。 人生选择与转变契机 在从事康复机器人探讨之前,王卫群已经在产业一线“摸爬滚打
3、”了5个年头。2022年7月至2022年8月,王卫群始终在北京机械工业自动化探讨所担当电控工程师一职,从事变速器、发动机等汽车关键零部件的自动扮装配线研发工作。长年累月扎根在产业一线,王卫群积累了丰富的工程实践阅历。“我觉得这份工作对于我来说是一个很大的收获,因为在学校里我们很少有机会进入实际的企业去做工程技术探讨工作,去真正了解企业究竟须要什么,怎样的技术能够真正转化为现实的产品,满意社会的需求。” 经验多年的技术攻关实践,王卫群深刻意识到:我国的许多核心技术并未驾驭在自己手里,导致产业和技术升级受到诸多限制。因此,他从内心迫切期望从事关键技术的创新工作。“从社会的智能化发展趋势来看,将来想
4、要实现工业生产的智能化和无人化,对高端人才的依靠性会越来越大。”王卫群说。 出于这一考虑,他通过不断学习,顺当来到了中国科学院自动化探讨所攻读博士学位。彼时,王卫群的博士生导师正带领团队主攻康复机器人方向。在他的影响下,王卫群深化了解了这一探讨领域,并深刻意识到康复机器人的探讨意义和技术挑战,因此他毅然决然选择踏入康复机器人的关键技术和基础理论探讨中,并绽开了深度探究。 康复机器人关键技术的深度攻关 科研人员身上所具有的人文关怀与社会责任感在康复机器人领域的探讨者身上体现得淋漓尽致。从一起先进入这个领域,王卫群就在心里告知自己:“既然做出了选择,就肯定要扎根于此,做出更多脚踏实地的科研成果。”
5、 从阅读文献了解国内外的技术发展水平,到进入医院实地调查,了解临床的实际需求;从参与相关技术展会,了解目前产品的技术水平,到参与国际学术会议与国际同行进行沟通,做到“知己知彼”王卫群进入康复机器人领域探讨多年来,始终在稳扎稳打,逐步前进。 目前,我国脑卒中(中风)每年新发病例超过200万人,每年死于脑卒中超过 150万人。在幸存患者中,约75%80%会留有不同程度的残疾,其中重度残疾超过40%。而依据2022年国际脊髓损伤关注日的相关报道,我国有约130万脊髓损伤患者,并以每年5至7万人的速度增长,且具有青壮年居多和高致残率的特点。 “肢体的不便,会给这些患者以及他们的家庭成员带来极大的负担与
6、损害。”王卫群说。每当看到这些病人的苦痛,他都会感到非常忧心。同时身为一名科研人,他愈加感觉肩上的责任重大。 王卫群介绍说,传统的康复方式主要以人工协助患者来完成,通过重复性的训练来强化下肢行走、上肢够物等动作相关的神经回路,实现患者自主完成日常动作的目的,这一过程与新生儿学走路如出一辙。临床试验表明,康复机器人能在肯定程度上帮助肢体不便的患者复原自身限制肢体的实力。 在康复机器人中,“人”和“机器”是一体的,形成人机强耦合系统。机器人协助的康复训练和日常生活中的虚拟现实嬉戏一样,都有一个意图识别过程。“但人机强耦合系统与一般的意图识别过程不同,机器人做训练是一个特别困难的过程,许多康复机器人
7、并不能依据人体的指示做出快速刚好的反应,造成机器人与患者进行交互时不够柔顺自然,极大影响了康复效果。”王卫群说。为解决这一问题,他提出了面对下肢康复机器人临床应用的双向感知增加人机交互方法,并带领团队开展了一系列探究。 表面肌电信号由于能够反应用户的动作意图而被广泛应用于康复治疗。在基于表面肌电信号精确预料人体关节扭矩与角度的探讨中,王卫群团队以主动关节扭矩、关节角度指示人体运动意图,提出了基于神经肌骨协同建模与自适应学习的人体关节扭矩精确估计方法,解决了传统神经肌骨建模方法在参数标定时易陷入局部最优解、难以适应肌肉状态改变等问题。相关成果发表在领域内的顶级国际期刊上。 针对基于脑机接口技术的
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