近日，中國科學院深圳先進技術研究院集成所智能仿生中心團隊在水下可穿戴外骨骼領域取得重要進展。團隊成功研發了一款柔性潛水助力外骨骼系統PEAKED，它能夠協助潛水員完成多種水下動作，包括交替打腿、蛙泳腿以及水下行走，同時大幅降低水下耗氣速率，為水下作業效率與安全性帶來提升。
 

　　研究成果以System Design of A Soft Underwater Exosuit to?Reduce Metabolic Cost Across Multiple Aquatic?Movements During Diving?為題，發表在機器人領域權威期刊?IEEE?Transactions on Robotics。智能仿生中心博士后王向陽和陳春杰研究員為共同第一作者，吳新宇研究員為通訊作者。其它作者中，馬躍和孫健銓協助外骨骼系統搭建，杜思達協助實驗實施。IEEE?Transactions on Robotics?是IEEE旗下機器人與自動化協會的匯刊，是國際機器人領域頂級期刊之一。
 

　　海洋作業如石油平臺維護、管道安裝與檢查、水下救援和船體清潔等，通常需要潛水員在水下長時間工作。長時間的潛水活動會導致潛水員的代謝成本大幅增加，進而增加減壓病等潛水相關疾病的風險?，F階段尚無針對潛水助力的外骨骼系統。
 

　　團隊依據潛水員水下多模態動作特征，研制了雙向套索傳動髖關節驅動器，可同時提供雙腿屈曲和伸展方向助力，同時能夠保證在非助力模式下大腿自由動作不受約束，實現任務的高效性和人員安全性。這一設計不僅提高了潛水員的靈活性，還顯著降低了他們在水下作業時的體力消耗。
 

圖1：PEAKED柔性潛水助力外骨骼系統
 

　　此外，水下運動因水流擾動，外骨骼易在電纜松弛時進入“不可控狀態”，導致助力突兀或延遲。團隊提出級聯力積分控制算法CFI，通過預測潛水員運動相位，實時生成目標力積分曲線，并結合自適應參數估計補償擾動。實驗顯示，相比傳統PID控制，CFI控制器助力波動顯著降低，響應延遲低于5%動作周期，可實現平滑、穩定的助力輸出，顯著增強了其在復雜環境中的適應能力。
 

圖2: 相位預測-控制參考生成-力積分控制器三層控制框架
 

　　研究團隊進行了多項實驗，9名參與者在不同的運動模式和頻率下進行了測試，結果顯示，PEAKED針對水下交替打腿能減少潛水員氣瓶內空氣消耗速率29.77% ± 7.68%，針對蛙泳打腿降低25.70% ± 5.99%，而在水下行走時降幅為18.35% ± 4.53%。這些數據表明，PEAKED在減少潛水員代謝成本方面具有顯著效果，結果還顯示，在高頻率動作下，其助力效能更為明顯。
 

　　圖3 潛水員在三種運動模式和各類動作頻率下的耗氣速率對比(穿戴助力vs.穿戴不助力vs.不穿戴)
 

　　實驗還評估了外骨骼的運動相位預測精度。研究團隊采用基于步態的自適應振蕩器方法，能夠準確預測潛水員的踢腿相位，其預測誤差顯著低于傳統的基于時間的相位估計方法，可在潛水員動作之前，提前調整輔助力度，從而實現更加自然和高效的助力效果。
 

　　PEAKED的出現標志著水下可穿戴機器人技術新的發展。它不僅代表了我國在水下可穿戴機器人技術的重要突破，更為人類探索海洋、開發海洋提供了重要工具。隨著這一技術的成熟和完善，更多的潛水員能夠借助水下可穿戴機器人，安全、高效的完成水下任務。該研究工作得到了國家自然基金、博士后科學基金、廣東省和深圳市等科技項目資助。