針對目前柔性下肢外骨骼機器人無法適應不同人體步態、步速、步頻等問題，科研人員提出了一種可持續融合小腿擺角與足壓信息的狀態域助力控制方法。該方法利用高斯模型在線擬合人體站立相的小腿擺角與足壓數據，生成與穿戴者運動狀態連續對應的助力曲線，保證機器人對急停、急變速等人體運動任務的高適應性與順應性。實驗表明，該方法縮短了穿戴者對外骨骼機器人的適應時間，降低了人體能量消耗，實現了穿戴者對機器人助力模式的自主、連續、隨意控制。IEEE Transactions on Robotics（T-RO）審稿專家認為該方法是一種“可根本性解決目前外骨骼機器人控制系統時域依賴性問題的技術途徑”。
