# 先来瞅瞅网友辣评 #

# 更有专家做了以下表格 #

当然，很多网友都提及了一点：“少吃”

不过也有人反驳道：

但严格来说，一个人的寿命长短受到多种因素的影响，包括 遗传因素、生活方式、环境、社会经济 因素等。 

遗传因素可能会决定一个人的基本寿命上限，但生活方式和环境因素则在很大程度上影响着一个人是否能达到这个上限，甚至可能超越它。例如，健康的饮食习惯、适度的运动、充足的睡眠以及避免有害的习惯如吸烟和酗酒，都有助于延长寿命。

同时，环境因素如空气质量、水质和生活工作条件等也会对寿命产生影响。

社会经济因素包括教育水平、医疗保健和社会支持体系等，也对寿命有一定影响。因此，寿命长短是一个综合因素的结果。其中值得一提的是，人因工程（一门研究如何设计和改善工作环境，以促进人类健康、安全和效率的学科）在延长寿命方面也发挥着重要的作用：

工作环境设计： 通过人因工程的原则来设计工作环境，可以降低职业风险，减少对身体的损伤，从而延长工作者的寿命。比如，合理的工作台高度和椅子设计可以减少长时间工作对身体的负担；合适的照明和通风系统可以改善工作环境，减少眼睛和呼吸系统的压力。

工具和设备设计： 人因工程可以指导工具和设备的设计，使其更加符合人体工程学原理，减少使用者的体力消耗和损伤。例如，设计符合人体工程学原理的工具，减少了在操作过程中对手部和关节的损伤，有助于保护工作者的身体健康。

培训和教育： 通过人因工程的理念，可以设计更有效的培训和教育计划，帮助工作者掌握正确的工作姿势和操作技巧，从而减少职业损伤的发生率。这些培训还可以帮助工作者更好地认识到健康和安全的重要性，从而调整生活方式，延长寿命。

社会环境改善： 人因工程不仅限于工作环境，还可以应用于改善社会环境，提高整个社会的健康水平。通过改善城市规划、交通系统设计、医疗设施布局等方面的工作，人们的生活质量和健康水平都会得到提升，从而延长整个社会的寿命。

因此，人因工程的原则和方法在延长寿命方面发挥着重要作用，通过优化工作和生活环境，保护人们的健康和安全，促进健康的生活方式，可以有效地延长人们的寿命。

康复机器人人因工程研究：系统综述

人因工程学在康复机器人上的应用是基于“以人为中心”的设计理念，力求为患者提供安全、高效的人机交互训练，而不是依赖于康复治疗师。该研究旨在对康复机器人学和人体工程学交叉领域的研究进行系统回顾，以了解康复机器人关键人为因素、问题和相应解决方案的进展和最先进的研究。

该文献从人因工程等全新角度分析机器人康复系统的研究进展，并以此为创新点和切入点来分析机器人康复系统的研究进展。并梳理出目前研究热点的四个人为因素目标：实现高安全性、实现轻量化和高舒适度、实现高人机机器人互动、绩效评价指标与系统研究。 

同时，该文献解释了各种数据集和可用来源的结果，以支持人为因素目标的分类，并提供包含所有相关数据集的表格。

• 人机高交互性的实现

康复机器人是以人为核心的人机协作智能系统。良好的人机交互性能包括灵活性、协调性、适应性、按需协助以及康复运动的病态适应性，这些都是人机高效协作的先决条件。影响人机交互性能的因素很多，包括人机交互控制、拟人化结构、人体尺度适应性、运动规划等诸多方面，主要涉及控制系统、机械系统、软件系统等。

人机交互的柔顺性受到交互控制的影响，但也重点关注映射到康复机器人的驱动机制、结构和接口连接组件上的三个主要方面。

在交互控制方面，较常用的是阻抗控制、肌电图（EMG）控制和脑机接口（BCI）控制。此外，一些研究人员还研究了声控制和主从控制。

01 阻抗控制

阻抗控制的对象是人机交互力与位置之间的动态关系。与混合力/位置控制相比，其突出优势在于能够调节康复运动的柔软度，并使机械关节表现出拟人化的动态特性。

Lokomat、ALEX、HAL和BLEEX的早期研究[1-4]：均采用阻抗控制来实现康复运动的灵活性，如图1所示。四项研究深入探讨了康复运动的灵活性和稳定性。结合阻抗控制、运动规划轨迹跟踪等，研究提高轨迹跟踪精度和鲁棒性，实现康复机器人的柔顺稳定控制。

[1]B. Llorens-Bonilla 和 HH Asada，“肩上的机器人：使用彩色 petrinet 和偏最小二乘预测协调人类可穿戴机器人控制”，《IEEE 国际机器人与自动化会议论文集》，第 119-125 页， IEEE，中国香港，2014 年 6 月。

[2]S. Jezernik、G. Colombo 和 M. Morari，“使用 4-DOF 机器人矫形器进行康复的自动步态模式适应算法”，IEEE 机器人与自动化汇刊，卷。20、没有。3，第 574-582 页，2004 年。

[3]SK Banala、SK Agrawal、SH Kim 和 J. Scholz，“使用主动腿骨骼的新型步态适应和神经运动训练结果”，IEEE，卷。15、没有。2，第 216-225 页，2010 年。

[4]H. Kawamoto 和 Y. Sankai，“基于人与机器人套装之间交互驱动的相序的动力辅助方法”，《IEEE 国际机器人与人类交互通信研讨会论文集》，第 491-496 页，IEEE，仓敷，日本，2004 年 9 月。

02 驱动机制

驱动机制在实现灵活性方面非常关键，其中系列弹性致动器（SEA）是最受欢迎的选择。SEA 的特点是具有固定刚度的弹性元件，与电机或电机块串联并放置在致动器负载之前 。

相比于刚性执行器，使用SEA在6个方面表现更出色：比如在人机交互、安全性、能源效率、抗震性和可逆性方面。弹性元件的变形也可以用来测量关节扭矩，从而减少对力传感器的需求。此外，尽管带宽减少，但在外骨骼实验中操作时，SEA 在外骨骼行走过程中表现出更好的扭矩跟踪。

在研究[5]中通过分析SEA的接口，讨论了阻抗频率的限制因素，并提出了一种实时并行变刚度控制方法，将安全性和高性能的SEA与带刚度调节器的级联阻抗控制器相结合，从而实现了实时并行变刚度控制。这种控制方法可以根据需要调整刚度，同时保持一定的柔韧性稳定性。此外，电缆驱动对于灵活性的实现也起到了积极的作用。

[5]SQ Li，J. Li，GH Tian，“康复训练中海洋的变刚度控制”，高级机器人，第 1 卷。2019 年 33 日。

另一研究项目[6]则使用电缆等柔性驱动材料，研究了电缆驱动单元（CDU）加载系统的电缆张力控制方法，以提高灵活性并减少机器人对电缆内部张力的影响。通过调整，实验成功提高了机器人的灵活性，并减少了机器人对人体的冲击。此外，由于人体与机器人接触面积小，因此也减少了外界干扰对人机运动的影响，从而增强了人机交互的灵活性。

[6]王YL，王KY，张ZX，莫Z.，“缆索驱动下肢康复机器人的控制策略与实验研究”，《机械工程科学》，2017年第1期。235，第 1-14 页，2020 年。

不同患者或同一患者在不同康复阶段所需的康复方案各不相同，这就需要机器人康复系统具备自适应按需辅助的能力。自适应控制策略对于外骨骼有很多好处，因为控制器可以根据每个患者之间的差异和个体患者不断变化的需求进行自动调整。目前，康复外骨骼的自适应控制仍处于发展阶段[7]。

两项研究探讨了自适应按需辅助的方法。[8]一种基于鲁棒CRVC定律的自适应无缝按需辅助（AAN）控制方案，并提出了一种鲁棒自适应控制方法，可以根据病理阶段提供无缝自适应辅助。[9]另一种，通过比较不同下肢运动模式对人体肌肉活动的影响，实现了具有不同机动性和运动模式的个性化下肢康复机器人机构。

[7]HS Lo 和 SQ Xie，“用于上肢康复的外骨骼机器人：最新技术和未来前景”，《医学工程与物理》，第 1 卷。34、没有。3，第 261-268 页，2012 年。

[8]S. Hussain、PK Jamwal、MH Ghayesh 和 SQ Xie，“对本质上兼容的机器人步态训练矫形器进行按需协助控制”，Ieee Transactions On Industrial Electronics，卷。2, 2016.

[9]李丽莲，向正翔，刘海涛，邵勇，张建，“基于人体生理特征的下肢康复机器人的设计与仿真”，《跨学科工程：范式转变》，IOS出版社，荷兰阿姆斯特丹，2017年。

03 肌电控制

康复运动的协调是建立在准确识别患者运动意图的基础上的。肌电信号控制无创、灵活、准确地把握患者的运动意图，具有较高的可操作性和安全性。目前，表面肌电信号在康复机器人中的应用研究越来越多，如表面肌电信号与肌肉力的关系、肌电信号与关节扭矩的关系、肌电信号和肢体在空间等自由运动过程中的运动学，已经实现了更好的控制。

基于肌电图的控制方法通常可分为两类：(1)基于肌电图的神经模糊控制方法（即模糊控制方法和神经网络控制方法的结合）;(2)基于肌肉模型的肌电控制方法。

04 交互控制

如果交互控制有效，患者可以在安全、愉快、自然的环境中与机器人交互。阻抗控制和混合力/位置控制是前一种情况中最常见的控制机制。在后者中，最广泛使用的策略是肌电信号控制和脑电信号控制。各种交互控制方法的原理、优缺点如（表1）所示。

表1:各类交互控制方法的原理及优点

其中阻抗控制和肌电信号控制显着影响康复运动的灵活性，准确识别患者的运动意图，提高运动控制精度，保护患者免受二次伤害。相比之下，脑机接口（ BCI ）控制方法由于脑电信号容易受到多重干扰，且脑电信号不适合脑损伤患者，在获取和提取特征方面更具挑战性。

因此，目前脑机接口控制的应用研究受到很大限制。然而，一些文献已经证明了脑电波控制的可行性。相信随着技术的不断完善和成熟，脑电信号控制未来可以在康复机器人的控制中发挥重大作用。

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