约翰霍普金斯大学研发新型体感机器人，智能养老迎来新突破

约翰霍普金斯大学研发新型体感机器人，智能养老迎来新突破

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https://new.qq.com/rain/a/20250210A04FUY00

2.

https://news.sciencenet.cn/htmlnews/2018/7/415784.shtm

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https://www.leaderobot.com/news/5141

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http://www.cn-witmed.com/list/9/5862.html

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https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10826903/

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https://arxiv.org/html/2403.04153v1

7.

http://www.cn-witmed.com/list/38/5288.html

随着全球人口老龄化趋势加剧，如何通过科技创新提升老年人生活质量成为亟待解决的社会问题。据预测，到2030年，65岁以上老年人口占比将达16%，对生活辅助设备的需求日益迫切。在这一背景下，约翰霍普金斯大学联合马里兰大学及普渡大学，成功研发出一款新型体感机器人，为养老服务带来新的可能。

这款机器人集成了高精度动作捕捉、自适应交互算法以及轻量化机械结构，实现了人体动作数据的实时采集，误差率低于2%，并能迅速响应用户意图，优化动作执行。其核心技术创新体现在以下几个方面：

硬件设计：多模态传感器协同工作

研究团队采用了多模态传感器的协同方案，以实现对人体动作的高精度捕捉与实时反馈。核心硬件包括：

• MPU6050六轴传感器：监测肢体的加速度与角速度
• 柔性压力传感器：感知用户与机器人之间的接触力
• 光学编码器：记录关节的角度变化

这些传感器的数据通过ROS（机器人操作系统）平台进行融合与处理，形成一个高效的控制中枢，确保机器人能够快速响应用户的动作意图。

执行机构：轻量化与灵活性并重

在执行机构设计上，研究团队将碳纤维骨架与微型伺服电机相结合，不仅减轻了设备重量，还提升了机械结构的灵活性与耐用性。这种设计使得机器人能够完成抓取、支撑等复杂动作，同时保持较高的动作精度与稳定性。

算法设计：双阶段训练法提升适应性

研究团队提出了一种名为“双阶段训练法”的创新方法，用于优化机器人的动作映射模型：

• 第一阶段为离线学习：通过预录的老年人日常动作数据（如站立、行走、取物）训练SVM（支持向量机）模型，建立一个标准动作库
• 第二阶段为在线适配：结合实时传感器数据动态调整参数，以适应不同用户的动作习惯与身体状态

这一方法不仅能够提升机器人的动作精度，还增强了其在不同场景下的适应性。例如，当用户因疲劳或身体不适导致动作变形时，机器人能够通过算法调整动作幅度与力度，确保操作的安全性与舒适性。

交互设计：安全与便捷兼顾

机器人配备了力矩传感器与视觉摄像头，实现环境监测，并在检测到潜在碰撞时立即触发紧急停止功能。同时，支持语音-触觉反馈机制，用户可通过语音指令调整力度，设备则通过振动提示操作状态。此外，还开发了基于用户习惯的个性化交互模式，通过分析历史操作数据优化响应策略。

机械结构：仿生设计提升舒适性

采用仿生关节设计与模块化组件，仿生关节模拟人体骨骼与肌肉的协同作用，模块化组件则使设备更易于组装与维护，降低了制造成本。这种轻量化设计不仅减轻了设备的整体重量，还使其更适合老年人长时间佩戴。初步试验显示，用户对设备的舒适性评价较高，尤其是在完成日常活动时，机器人能够提供稳定的支持而不增加额外负担。

该研究首次将工业级体感控制技术应用于老年护理场景，成功解决了传统机器人“笨重难控”与“交互生硬”的痛点。初步试验显示，该设备可提升老年人独立完成日常活动的效率达40%，并有效减轻护理人员体力负荷。

展望未来，研究团队计划从三方面推进后续工作：

1. 开展为期6个月的居家测试，评估设备在复杂环境中的稳定性
2. 开发基于AI的用户画像系统，实现动作模式的自动适配
3. 通过3D打印与标准化生产降低制造成本，推动技术普惠

然而，要实现大规模应用，仍需克服一些挑战：

• 成本问题：机器人融合多种先进技术，研发投入巨大，导致价格居高不下
• 技术完善：产品的感知与交互能力仍需进一步提升
• 标准化建设：需要制定和完善相关行业标准、法律法规

尽管面临挑战，但随着技术进步和政策支持，养老机器人有望成为未来养老服务的重要组成部分。约翰霍普金斯大学研发的这款体感机器人，以其创新技术和人性化设计，为智能养老提供了新的解决方案，展现了科技在应对人口老龄化挑战中的巨大潜力。