哪种外骨骼技术对你的肌肉最温和？

链接表

摘要和 1 引言

2 结果

2.1 代表性参与者的初始处理数据

2.2 整体性能分析

2.3 交互画像分析

2.4 个体适应策略

3 讨论

3.1 人类适应

3.2 知识产权分析的重要性

4 结论

5 方法

5.1 前馈控制策略

5.2 实验装置

5.3 实验方案

5.4 数据分析

声明

附录 A 补充示例数据

附录 B 与自然行走的比较

参考

2.1 代表性参与者的初始处理数据

2.2 整体性能分析

图 3A 显示了参与者在超慢速、慢速和中速行走期间 TBC、HTC 和 AMTC 区块的摄氧量总和。在所有行走速度下，TBC 和 AMTC 分别具有最高和最低的代谢率。在超慢速和慢速行走时，AMTC 产生的代谢率明显低于其他控制者，其中 AMTC 导致总摄氧量分别下降 22.9%±17.1（Friedman：p <0.03，Wilcoxon 符号秩：pT BC,AMT C <0.01）和 28.7%±12.7（Friedman：p <0.005，Wilcoxon 符号秩：pT BC,AMT C <0.003）。图 3B 中同样显示了参与者的总平均绝对相互作用扭矩。与 TBC 和 HTC 相比，AMTC 具有最低的相互作用扭矩，表明外骨骼辅助和用户期望运动之间的差异最小。相对于 TBC，AMTC 在超慢速、慢速和中速步行中分别显示出 17.1±12.5%、12±15% 和 9.2±7.7% 的人-外骨骼总相互作用减少。在超慢速步行中，差异具有统计学意义（Friedman：p <0.04，Wilcoxon 符号秩：pT BC,AMT C <0.01）。与 HTC 相比，AMTC 显示出 19.8±21.1%、17.9±10.1% 和 18.1±9.9% 的人-外骨骼总相互作用减少。在慢速（Fridman：p <0.03，Wilcoxon符号秩：pHT C，AMT C <0.004）和中速（Fridman：p <0.0008，Wilcoxon符号秩：pHT C，AMT C <0.004）行走的情况下，这些差异具有统计学意义。图 3C 显示了在使用三种不同控制器的情况下，参与者右腿在超慢速、慢速和中速行走过程中的总肌肉努力。与其他涉及外骨骼的情况相比，不使用外骨骼的自然行走具有最低的总肌肉努力。这是预料之中的，因为穿上外骨骼会给身体增加大约 17 公斤的额外重量，从而导致更高的肌肉努力。在这三个控制器中，TBC 在所有速度下的总肌肉努力最高。AMTC 和 HTC 的总肌肉努力在所有情况下都很接近，而 AMTC 在超慢速和中速下分别略低和略高。所发现的差异均不具有统计学意义。

2.3 交互画像分析

2.4 个体适应策略