近日，南方科技大学机械与能源工程系付成龙教授团队在穿戴式助行机器人领域取得研究进展。相关成果以“Design, Modeling, Control, and Evaluation of a Wearable Centaur Robot for Load-carriage Walking Assistance”为题，在机器人领域权威期刊International Journal of Robotics Research (IJRR)发表。

负重行走是军事活动、应急救援、日常生活中的常见活动，高强度负重行走不仅会导致人体代谢急剧上升、作业效率下降，还极易引发肌肉骨骼损伤等健康风险。现有以外骨骼为主的穿戴式机器人，其助力方向与人体行进方向夹角大、助力效率低。与背包负重的方式相比，人体新陈代谢率仅能降低约10%。

针对外骨骼助力形式的局限性，付成龙团队原创提出了穿戴式半人马负重助行机器人。该机器人通过独特的软化弹性耦合机构与人机协同控制策略，兼具高负载能力与高运动灵活性，实现了助力与平衡的动态解耦。实验验证，该机器人可使人体行走代谢成本降低高达35%，为负重助行提供了全新的高效解决方案。

图1.穿戴式半人马机器人

研究团队从自然界四足动物负重形态汲取灵感，提出了一种全新的人机协作模式：机器人不与人腿刚性并联，而是作为独立的肢体，借助穿戴式弹性耦合接口与人背部连接。此构型构建了“人类智能领航+机器人力量负重”的人机混合四足系统，既保留了人类在复杂环境下的导航决策能力，又发挥了机器人分担重量并高效提供行进方向推力的作用。  

为解决人机之间复杂的动力学耦合难题，团队设计了基于菱形连杆与拮抗弹簧的“软化弹性耦合机构”。此机构具备非线性刚度特性，即在作用力小时刚度大、响应快，在作用力大时刚度小、缓冲强。该设计实现了人机动力学的动态解耦，使机器人能够像独立个体一样稳定控制，同时通过接口精准输出助力。

结合所提出的“行走-交互（Loco-interaction）协同控制框架”，半人马机器人能够实时感知人体运动意图，在无需人工指令的情况下实现高精度全向跟随运动，并在维持自身平衡的同时，向人体提供稳定的水平行进推力。

图2. 半人马人机行走-交互协同控制策略框架

基于所提出的半人马系统，研究团队开展了多维度的综合实验验证。在机动性方面，机器人展现了卓越的灵活性与良好的地形适应能力，不仅能在1米狭窄空间内连续完成“8”字绕桩，还能利用视觉感知自主规划策略，顺畅通过台阶、斜坡及户外复杂路面。

图3. 半人马机器人在真实环境下行走，为多位受试者提供助力辅助

在负重效能方面，人体实验数据表明：相较于背负20kg重物（约占体重29%）的情况，穿戴半人马机器人并具有水平助力条件下，人体净代谢成本显著降低了35%，足底压力减少了52%。此外，步态分析结果显示，受试者穿戴该机器人后，步宽变异性显著降低，其稳定性指标与零负载空载行走无显著差异，这表明半人马人机四足构型能有效缓解负重力对人体带来的行走扰动，并进一步显著提升了负重行走的侧向稳定性，充分验证了“垂直负载分担+水平质心助力”复合助力范式的高能效优势。

图4.半人马人机系统负重行走实验结果

该研究从系统范式层面拓展了负重行走辅助机器人的设计边界，改变了外骨骼需为“人形”的传统观念。不同于传统腿式外骨骼系统，半人马人机系统以“人类负责环境理解与运动决策、机器人负责承重与前向助力”为原则，构建了人机共融的四足负重协作形态。在此范式下，机器人不仅能够分担外载的垂向负荷，更能在步行过程中沿人体质心运动方向输出稳定的前向助力，以更直接的方式补偿负重行走所需的推进功，提升负重行走的效率与可持续性。

从应用前景而言，该机器人适用于应急救援与物资转运、野外巡检与勘探、复杂地形后勤保障等，有望在挑战环境下突破人体的生理极限。该机器人将人类在非结构化环境中的适应性与决策优势，与腿足机器人在承载与地面交互方面的能力有机结合，为面向挑战环境的负重行走辅助提供了全新思路。

南方科技大学机械与能源工程系博士生涂志鑫和江轶豪为论文共同第一作者，付成龙为论文唯一通讯作者，南方科技大学为论文唯一署名单位。该研究得到了国家自然科学基金联合基金重点项目、教育部联合基金创新团队、深圳市科技创新局及南方科技大学高水平专项资金的资助支持。

论文链接：https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/02783649261418155

供稿：机械与能源工程系

制图：丘妍

通讯员：涂志鑫、江轶豪

编辑：任奕霏