主动训练介入
面向有自主运动能力患者的康复机器人，将步态子相位识别与可变导纳控制结合，在摆动相与支撑相提供差异化辅助，突破传统单一被动训练模式。
Wu, Junyu · Wang, Ran · 刘玉斌 · 赵杰 · 蔡鹤皋
Biosensors 2025
多源异质运动数据融合的混合深度神经网络模型，量化步态子相位，识别准确率超过99%，为精准控制提供可靠依据。
在支撑相提供辅助以维持稳定，在摆动相提供适度支撑以促进摆动，避免过度辅助抑制自主运动能力。
主动训练策略结合可变导纳控制，有效增强患者的自主运动能力，提高康复过程中的参与度。
创新的主动-被动训练控制策略扩展了传统康复机器人的功能边界，实现更精准、个性化的康复训练。