在机器人技术领域，一项关于穿戴式助行机器人的创新成果引发关注。南方科技大学机械与能源工程系付成龙教授团队，针对负重行走场景中的难题，研发出一种新型穿戴式半人马负重助行机器人，相关研究发表于机器人领域权威期刊《International Journal of Robotics Research》。
负重行走在军事行动、应急救援以及日常生活场景中极为常见，然而高强度负重不仅会让人体代谢大幅上升、作业效率降低，还极易引发肌肉骨骼损伤等健康问题。目前，以外骨骼为主的穿戴式机器人虽能在一定程度上提供助力，但存在明显局限。其助力方向与人体行进方向夹角较大，导致助力效率低下，与背包负重方式相比，仅能将人体新陈代谢率降低约10%，难以满足实际需求。
付成龙团队突破传统思维，原创性地提出了穿戴式半人马负重助行机器人。该机器人从自然界四足动物负重形态中获得灵感，构建了一种全新的人机协作模式。它并非与人腿刚性并联，而是作为独立肢体，通过穿戴式弹性耦合接口与人体背部相连，形成了“人类智能领航 + 机器人力量负重”的人机混合四足系统。这种设计既保留了人类在复杂环境下的导航决策能力，又能让机器人分担重量并提供高效的行进方向推力。
为解决人机之间复杂的动力学耦合难题，团队设计了独特的“软化弹性耦合机构”。该机构基于菱形连杆与拮抗弹簧，具备非线性刚度特性。在作用力较小时，刚度大、响应快；作用力较大时，刚度小、缓冲强。这种特性实现了人机动力学的动态解耦，使机器人能够像独立个体一样稳定控制，同时通过接口精准输出助力。结合“行走 - 交互（Loco - interaction）协同控制框架”，半人马机器人能够实时感知人体运动意图，无需人工指令即可实现高精度全向跟随运动，在维持自身平衡的同时，向人体提供稳定的水平行进推力。
基于这一创新系统，研究团队开展了多维度综合实验验证。在机动性方面，机器人表现出卓越的灵活性与良好的地形适应能力。它能在1米狭窄空间内连续完成“8”字绕桩，还能利用视觉感知自主规划策略，顺畅通过台阶、斜坡及户外复杂路面。
在负重效能方面，人体实验数据令人瞩目。与背负20kg重物（约占体重29%）的情况相比，穿戴半人马机器人并获得水平助力时，人体净代谢成本显著降低35%，足底压力减少52%。步态分析结果显示，受试者穿戴该机器人后，步宽变异性显著降低，其稳定性指标与零负载空载行走无显著差异。这表明半人马人机四足构型能有效缓解负重力对人体行走的扰动，显著提升负重行走的侧向稳定性，充分验证了“垂直负载分担 + 水平质心助力”复合助力范式的高能效优势。
这一研究成果从系统范式层面拓展了负重行走辅助机器人的设计边界，改变了外骨骼需为“人形”的传统观念。半人马人机系统以“人类负责环境理解与运动决策、机器人负责承重与前向助力”为原则，构建了人机共融的四足负重协作形态。在此范式下，机器人不仅能分担外载的垂向负荷，还能在步行过程中沿人体质心运动方向输出稳定的前向助力，以更直接的方式补偿负重行走所需的推进功，提升负重行走的效率与可持续性。
从实际应用来看，该机器人具有广阔前景。它适用于应急救援与物资转运、野外巡检与勘探、复杂地形后勤保障等领域，有望在挑战环境下突破人体的生理极限。该机器人将人类在非结构化环境中的适应性与决策优势，与腿足机器人在承载与地面交互方面的能力有机结合，为面向挑战环境的负重行走辅助提供了全新思路。
