近日，记者获悉，中国科学院沈阳自动化研究所近日提出了一种可适应不同受试者、不同步态模式的人体运动类型识别方法，研发出对人体步频特性具有极高适应性的“外肌肉”机器人控制系统。该研究成果对提升机器人适应能力、辅助效率，促进机器人在智能医疗、智能养老等领域的实用化具有重要意义。

　　中科院沈阳自动化所控制组多年来致力于康复机器人、脑肌电信号处理等领域的系统性理论及应用研究。该组科研人员介绍，“外肌肉”机器人是“与人共融”机器人的一种，通过驱动“附着”在人体肌肉表面的人工肌肉线束，实现对目标肌群的精准辅助。相较于“外骨骼”机器人，“外肌肉”机器人具有更柔性的本体与更精准的辅助方式，可有效促进穿戴者肌肉功能重建。但这种人机同体的紧密作业方式，使穿戴者的运动很容易受到机器人在决策与行为方面的影响，如何提升机器人对穿戴者运动状态的快速适应能力，是减少这种偏差的关键，也是当前机器人研究的难点。

　　中科院沈阳自动化所控制组科研人员提出了一种可适应不同受试者、不同步态模式的人体运动类型识别方法，并进一步验证了在下肢运动障碍人群运动功能量化评估方面的应用可行性。“无论步频怎么变化，机器人系统都不会受到影响，依然可以稳定工作。”科研人员认为，该研究成果将人体运动更本质的特性融入机器人交互系统设计当中，为机器人策略设计与行为规划研究提供了全新思路。(沈阳日报、沈报全媒体记者岳雨)