团队名称：智能康复工程团队

团队负责人

喻洪流

团队成员

喻洪流、李素姣、孟巧玲、杜妍辰、张宇玲、王明辉、尹梓名、宋晓燕、唐鸿雁、陆耀东、汪晓铭、罗胜利、李慧、王琰晶、王述弘

团队简介

团队由喻洪流教授领衔，长期致力于智能康复装备领域的研究，主要研究方向包括：（1）智能康复机器人；（2）智能护理机器人；（3）智能仿生假肢与外骨骼机器人；（4）智能康复评估与治疗决策；（5）生命参数监测；（6）人体生物力学与运动控制；（7）神经功能调控。

智能康复工程团队现有成员近150人，其中包括近20名教师。

代表性成果

1.科研项目

[1]2022-2025年，国家重点研发计划项目，失能老人智能照护机器人系统关键技术及产品研发

[2]2023-2026年，国家重点研发计划-课题，卧床老人刚柔耦合肢体康复训练机器人技术

[3]2022-2025年，国家重点研发计划-课题，智能离床照护机器人技术与产品研发

[4]2022-2025年，国家重点研发计划-课题，虚实融合的多感觉刺激上肢康复机器人系统研发

[5]2020-2023年，国家重点研发计划-课题，基于多源生物信息的运动模式智能识别

[6]2025-2028年，国家自然科学基金-面上项目，新型髋膝一体化智能仿生假肢关节驱动机理与协同控制研究

[7]2021-2024年，国家自然科学基金-面上项目，主被动混驱仿生膝关节假肢人机耦合动力学与协调控制研究

[8]2020-2022年，国家自然科学基金-面上项目，具有恒力特性的人工肛门括约肌生物力学机理及设计方法研究

[9]2015-2018年，国家自然科学基金-面上项目，步态跟随式仿生智能假腿的动力学与控制方法研究

[10]2025-2026年，上海市“先锋者计划”生物混合机器人专项，神经调控-肌肉驱动-机械协同:精细联动的生物混合灵巧手

[11]2023-2026年，上海市自然基金，基于智能软复合关节的柔性上肢外骨骼仿生驱动机理与控制方法

[12]2023-2026年，上海市扬帆计划，融合生理信号的踝关节康复机器人优化设计及协调控制研究

[13]2022-2023年，中国残疾人联合研究中心，家用型柔性链末端驱动手功能康复训练器研制

2.发明专利

[1]喻洪流等；一种康复机器人智能主被动混合训练控制方法，ZL202210863730.9

[2]喻洪流等；一种基于点云技术的助餐机器人智能取食系统，ZL202410082012.7

[3]喻洪流等；上肢康复机器人控制系统，ZL201810915150.3

[4]喻洪流等；识别人体肢体运动意图的传感器，ZL201810744009.1

[5]喻洪流等；一种具有实时调速功能的肌电假手控制方法，ZL201010196646.3

[6]喻洪流等；一种面向助浴任务的视觉辅助系统及存储介质，ZL202310843046.9

[7]喻洪流等；一种主被动混合驱动智能假肢膝关节的控制方法，ZL202211612998.1

[8]喻洪流，罗胜利等；一种磁动力髋离断假肢的助力机构，ZL202310431989.0

[9]孟巧玲等；一种用于轮椅的模块化越障辅助装置，ZL202310201317.0

[10]孟巧玲等；一种穿戴式柔性下肢助力外骨骼，ZL202111505445.1

[11]孟巧玲等；一种自平衡穿戴式柔性肘关节助力外骨骼，ZL202210041440.6

[12]孟巧玲等；一种穿戴式柔性下肢助力外骨骼控制系统,ZL202210037269.1

[13]孟巧玲等；一种自驱模块化半掌假手，ZL202210097806.1

[14]孟巧玲等；一种自适应抓握柔性假手，ZL202011506009.1

[15]孟巧玲等；一种基于有限状态机的柔性外骨骼手辅助抓握训练控制方法，ZL201911347021.X

[16]孟巧玲等；一种柔性康复外骨骼手套，ZL201911017522.1

[17]李素姣等；一种康复训练外骨骼机器人多运动模式控制系统及方法，ZL202510496092.5

[18]李素姣等；一种前臂无动力旋转的肘关节康复外骨骼，ZL202110043419.5

[19]李素姣等；一种医疗护理用多关节康复训练设备，ZL202310347176.3

[20]李素姣等；一种穿戴式肘关节外骨骼康复控制系统，ZL202110824366.0

[21]李素姣等；基于特征向量法的假肢接受腔设计量化补偿方法，ZL2021810226977.8

[22]李素姣等；一种辅具适配决策系统及方法，ZL202110441092.7

[23]杜妍辰等；一种中央驱动型三自由度人形机器人肩关节机构，ZL202511143478.4

[24]杜妍辰，喻洪流等；一种穿戴式多功能颈椎康复动力外骨骼控制系统，ZL202110742154.8

[25]王明辉等；一种绳传动式恒力夹持的人工肛门括约肌装置，ZL202111337202.1

[26]王明辉等；一种全开放式恒力接受腔，ZL202010480217.2

[27]唐鸿雁等；一种膝关节外骨骼机器人，ZL202310893934.1

[28]唐鸿雁等；一种双转子关节电机，ZL202510286052.8

[29]汪晓铭等；面向假肢髋膝耦合运动的膝关节能量管理系统，ZL202510388799.4

[30]汪晓铭等，一种髋膝协同仿生假肢，ZL202510388798.X

3.科技成果奖

[1]2025，国家教育部工程技术研究成果二等奖

[2]2023，中国康复医学会科学技术一等奖

[3]2020，上海市科学技术二等奖

[4]2019，国家教育部技术发明二等奖

[5]2019，中国康复医学会科学技术一等奖

4.学术论文

[1] Biomechanical Properties of the Large Intestine. Archives Of Computational Methods In Engineering, 2025, 32(2):645-661.

[2]Design and Swing Control of a Power-Assisted Hip Disarticulation Prosthesis. IEEE-ASME Transactions On Mechatronics, 2025, 31(1):290-300.

[3]Design and optimization of a novel sagittal-plane knee exoskeleton with remote-center-of-motion mechanism. Mechanism and Machine Theory, 2024, 194.

[4]A Gait Simulation and Evaluation System for Hip Disarticulation Prostheses. IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, 2021, 18(2),448-457.

[5]Robot-Assisted Training to Improve Proprioception of Wrist. IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering : a Publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, 2024, 32:570-576.

[6]Across Sessions and Subjects Domain Adaptation for Building Robust Myoelectric Interface. IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering, 2024, 32:2005-2015.

[7]A Wearable Computer Vision System With Gimbal Enables Position-, Speed-, and Phase- Independent Terrain Classification for Lower Limb Prostheses. IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering, 2023, 31:4539-4548.

[8]A Center of Mass Estimation and Control Strategy for Body-Weight-Support Treadmill Training. IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering, 2021, 29:2388-2398.

[9]Early Prediction of Lower Limb Prostheses Locomotion Mode Transition Based on Terrain Recognition. IEEE Sensors Journal, 2023, 23(22):27941-27948.

[10]Enhancing and Shaping Closed-Loop Co-Adaptive Myoelectric Interfaces With Scenario-Guided Adaptive Incremental Learning. IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, 2025, 29(11):8022-8033.

[11]Enhancing and Optimizing User-Machine Closed-Loop Co-Adaptation in Dynamic Myoelectric Interface. IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering, 2025, 33:1673-1684.

[12]Enhancing Locomotion-Mode Recognition and Transition Prediction with (Bio)Mechanical Sensor Fusion for Intelligent Prosthetic Knees. IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, 2025, 29(11):7955-7968.

[13]Six-degree-of-freedom upper limb rehabilitation robot based on tight-coupled dynamic interactive control: Design and implementation. Robotics and Autonomous Systems, 2025, 185.

[14]Abnormal gait partitioning and real-time recognition of gait phases in children with cerebral palsy.Biomedical Signal Processing and Control, 2023, 86.

[15]Bionic design to reduce driving power for a portable elbow exoskeleton based on gravity-balancing coupled model, Journal of Bionic Engineering, vol. 20, no. 1, pp. 146–157, 2023.

[16]Enhancing sEMG recognition with dynamic asymmetric training in context-informed virtual–real fusion system. Biomedical Signal Processing and Control, 2026, 113, 109235.

[17]柔性双手康复外骨骼抛接任务的过程协同控制. 机器人, 2021, 43 (06): 664-673.

[18]基于SMA驱动模块的腕部柔性外骨骼设计. 机器人, 2021, 43 (04): 406-413.

[19]基于空问末端引导式上肢康复机器人平面游戏的交互方式研究. 中国康复医学杂志, 2024, 39(7):1009-1014.

[20]基于SＴＭ３２多维腰椎牵引装置控制系统设计与实现. 智能计算机与应用, 2022, 12(3): pp162-165.