近年来，我国老龄化人口比例增加，加上自然灾害频发，导致肢体功能障碍的患者数量逐年增加。根据流行病学数据统计，在中国脑卒中发病率达120/10万，颅脑损伤发病率达 783.3/10万，脊髓损伤发病率达20/100万，其中大约80%的幸存者遗留肢体运动功能障碍。运动功能障碍对患者及患者家庭的生活和工作质量造成严重影响，同时对患者的整个家庭造成很大的经济压力。所以要对患病的人进行及时有效的康复治疗，尽快恢复其运动功能，减小病症带来的影响。作为纳斯达克上市企业“微美全息US.WIMI”旗下研究机构“微美全息科学院”的科学家们认为，作为治疗下肢运动功能障碍的主要疗法，运动功能疗法通过对患肢进行反复地运动训练，达到防止肌肉萎缩、增加关节活动度、增强肌力促进下肢功能恢复的目的。肢体功能恢复至今仍是康复治疗的首要任务，也是医学界康复研究的重要内容。以下是微美全息科学院的科学与技术的融合性观点，对虚拟技术在康复领域的应用具有前沿性指导意义。
背景介绍：
临床上，康复医师大多是徒手或者借助简单的辅具对患者进行连续被动训练，或者简单的辅助训练，反复引导患者下肢运动，刺激大脑皮层相关下肢运动功能区域的恢复，直到 患者可以独立完成正常或者趋于正常的动作。这种传统一对一的运动康复疗法存在着诸多的不足和局限性：（1）医师劳动强度大，导致康复效率降低；（2）单一重复的训练方法使病人产生消极的情绪，患者消极的治疗情绪不利于训练的进一步展开。（3）康复医师无法直接得到客观的训练效果，主观的评价不能全方面反映患者的训练情况。针对上述的情况，结合下肢康复机器人与虚拟现实技术的训练系统既可以减轻康复医师的劳动强度， 又能增强患者训练过程中的趣味性。把虚拟现实技术引入到康复治疗还是康复医学的大胆尝试，根据患者的训练需要，开发人员通过计算机技术和传感器技术等手段可以开发出各种各样的虚拟场景来配合患者进行训练。
虚拟场景有以下特点：真实感极强的场景和视觉、听觉、触觉等信息的反馈，很容易让 患者沉浸在设计的场景中进行训练。除了具有很高的沉浸性，虚拟场景还可以和患者进行人机交互，患者把自己的主观意愿融进到虚拟场景中，极大地增强了患者积极参与训练的信心。 综上所述，虚拟现实技术应用到下肢康复机器人可以解决传统运动治疗的诸多不足，为康复训练提供了一种新颖有效的训练方法。
计算机技术的快速发展促使许多新技术的诞生，虚拟现实技术就是其中之一。重复训练是康复训练中最基本有效的训练方法，它是让患者重新获得运动能力的重要条件 ，但简单的重复训练会使患者产生消极情绪，不利于进一步训练。相关研究发现刺激运动神经皮质区可以使患者的运动功能得到恢复。正是基于上述理论，虚拟现实技术应用到康复训练可以达到重复训练、正确反馈和激发训练积极性等康复训练要求，使患者更轻松愉悦地参与训练。
康复机器人引入虚拟现实技术可以解决传统康复疗法的不足提高康复效果。虚拟现实技术建立的虚拟场景具有友好交互的优势患者与系统可以进行交互，避免因操作不当、运动尺度过大等意外事故的发生。并且还可以在虚拟场景中设定机械腿运动角度、速度等相关参数，来贴合患者的康复心理，达到患者在训练过程中保持乐观心态的目的。
一、虚拟现实技术与康复技术的结合
把虚拟现实技术应用到下肢康复训练中要考虑以下几个方面的问题：虚拟现实技术的优势是什么；运动康复过程的基本要求是什么；最后是针对下肢康复的医学康复手段有哪些。将以上三个方面的问题进行总结，对现有的下肢康复手段和虚拟现实技术结合起来，就可以提出更加合理、更加有效的下肢康复训练手段。
现在的科学研究已经得出这样的结论：重复的康复训练运动对大脑皮层的锻炼作用起着非常重要的作用，但重复的康复训练却不会产生运动康复。重复的康复训练必须完成一系列特定的任务才能对运动康复起到一定的效果。神经系统主要是依靠视觉感知或身体感知来获取训练结果的反溃为了得到反复的康复训练，患者必须要具有足够的热情配合整个康复过程。因此，重复、反馈和热情三方面对患者的成功康复是缺一不可的。虚拟现实技术之所以可以应用到下肢康复训练中也正是因为虚拟现实技术涉及的科学原理包括重复、反愧激励等特点。
虚拟现实技术作为一种辅助手段在治疗下肢运动功能障碍患者的过程中发挥着重要的作用。结合虚拟现实自身的技术特点和现有的下肢康复训练方法，来阐述虚拟现实技术应用到下肢康复训练过程中的重要作用。
(1)运动学习疗法。下肢康复机器人被动训练可以实现以下几个动作：髋、膝、踝单关节被动训练，脚掌末端直线轨迹被动运动，脚掌末端圆周轨迹被动训练。在这些运动当中，康复医疗师根据患者下肢运动的困难程度选择合适的场景，并在场景中选定相应的训练难度，这样，患者就可以在接受康复治疗的同时沉浸在康复医师选定的虚拟场景中，达到其在接受康复治疗时保持愉快的心情的目的。通过基于虚拟现实的运动学习疗法可以提高患者主动参与治疗的主观能动性。
(2)生物信息反馈疗法。下肢康复机器人中的传感器系统可以把患者下肢的运动轨迹和关节力矩等数据信息实时反馈给机器人控制系统，控制系统把这些信息传递到康复系统的虚拟场景中，虚拟场景系统会用这些信息控制虚拟场景角色的关节角度或飞船的位置移动。这样就可以把患者康复训练的数据通过虚拟场景的图像或者声音的方式传递给患者，患者可以直接从虚拟场景的信息了解自己的训练和康复情况。
(3)促进神经发育的疗法。在训练过程中，治疗医师可以通过主动训练方案选取相应的虚拟场景对患者进行康复训练。在这样的虚拟场景中，接受治疗的患者可以与自己在场景中的角色(虚拟人或飞船)和场景中的其他元素进行实时交互。通过视觉或者听觉的反馈，患者可以了解实时运动信息，通过刺激患者对感官信号的灵敏度，加强患者对下肢运动的协调控制能力。
二、虚拟现实技术国内外研究现状
德国柏林弗朗霍费尔研究所研制出了Haptic Walker机器人系统（如图1所示），该系统融入了虚拟现实技术，以此技术为基础将步行康复训练与实际场景结合，提高患者训练的兴趣和积极性。患者站立于机器人的活动踏板上，对平底、上下楼等多种训练场景进行模拟，上方的减重支架对患者进行减重。
图1Haptic Walker 步行康复训练机器人
瑞士苏黎世联邦工业大学研制了一款名为LOKOMAT的步行康复训练机器人（如图2所示）。LOKOMAT康复系统将虚拟现实技术融入其中，为患者提供视觉反馈，进而提高患者训练时的积极性。LOKOMAT 由四部分组成，分别为减重机构、 外骨骼机器人、电动跑台和控制系统。LOKOMAT 拥有各种传感器用来检测各关节角度、电机输出力矩和人机之间的相互作用力等。
图2 LOKOMAT 康复机器人系统
东京大学开发出四项研究成果：类似 CAVE 系统（如图3所示），即使用3个摄像机拍摄图像并投影到3个屏幕上；用HMD（Head Mounted Displays头盔显示器）在建筑群当中进行漫游，头部安装了3个用于测量自由度的传感器，脚下踏板上有安装两个测量传感器用于向前后运动和向左右转弯地测量；人体测量和模型的随动。有人身上的传感器，得到人体姿势，计算机中显示的虚拟人体就可以随着真着实人体运动而运动；飞行仿真器。人坐在六自由度的震动座椅上，通过座椅震动来模拟真实座舱，并且飞行中场景的变化显示在背投式大屏幕上，它环绕于仿真器的四周。
图3洞穴式自动虚拟环境（CAVE）
法国TechViz公司设计研发了一种完整的虚拟可视化的操作应用平台，通过这个平台可以实现协作式地设计开发产品。虚拟现实在制造业产品研发的领域中TechViz平台是一个革命性的进展，在传统性的设计研发与总装装配之间开发出一个新的空间。图4位汽车设计师们运用TechViz 平台设计汽车。
图4虚拟车间模型
虚拟现实技术的研究虽然在我国起步比较晚，但近些年已取得了非常大的进步。 国家把虚拟现实技术列入了重点研究项目，国内的一些重点院校也已积极地投入了这一领域的研究中。
河北工业大学设计了一个虚拟场景，此场景配合踝关节康复机器人帮助病人踝关节进行康复训练（如图 5所示）。依据不同的康复程度，再结合上主动康复策略，设计人员开发出了两个游戏虚拟场景，包括飞机飞行的场景与赛车行驶的场景。康复训练过程当中，患者通过踝关节的运动进而控制虚拟场景中飞机飞行的轨迹与赛车行驶的路线。
图5汽车虚拟场景
三、未来的发展方向
从国内外的虚拟现实科研成果当中，我们可以看出虚拟现实技术的本质是构造一个拟人化的交互的“世界”，在此“世界”中参与人可以即时移动和探究其中的对象元素。
沉浸感是虚拟现实技术追求的最高理想目标，也是最难以实现的。虚拟现实技术的研究是遵循“高效率、低成本”准则，未来的虚拟现实技术的发展趋势为两个方面。 第一个是朝桌面虚拟现实方向发展。如现在比较流行的商业介绍、公司培训和3D游戏场景制作等。伴随着互联网的飞速发展，基于 Internet 桌面虚拟现实技术也会 实现。在第二个方面是朝着高性能沉浸式虚拟现实发展。主要用于科技和精度要求高 的如航天飞行器模拟、航空环境模拟仿真、军队士兵模拟训练等，因为有着一些特殊要求，需要高度沉浸性的虚拟场景来进行实验仿真。
微美全息科学院成立于2020年8月，致力于全息AI视觉探索科技未知，以人类愿景为驱动力，开展基础科学和创新性技术研究。全息科学创新中心致力于全息AI视觉探索科技未知, 吸引、集聚、整合全球相关资源和优势力量，推进以科技创新为核心的全面创新，开展基础科学和创新性技术研究。微美全息科学原计划在以下范畴拓展对未来世界的科学研究：
一、全息计算科学：脑机全息计算、量子全息计算、光电全息计算、中微子全息计算、生物全息计算、磁浮全息计算
二、全息通信科学：脑机全息通信、量子全息通信、暗物质全息通信、真空全息通信、光电全息通信、磁浮全息通信
三、微集成科学：脑机微集成、中微子微集成、生物微集成、光电微集成、量子微集成、磁浮微集成
四、全息云科学：脑机全息云、量子全息云、光电全息云
