面向虚拟现实仿真环境的头颈部外骨骼系统

本书针对现有高性能头盔显示器在虚拟现实仿真环境应用中存在的问题，提出一种六自由度的头颈部外骨骼系统，主要内容涉及虚拟现实环境下人体头部运动特性的计算、并联机构的尺寸优化设计和运动学与动力学分析、时变参数的实时辨识、基于机械测量和基于头颈部表面肌电信息测量的头部运动预测、人机交互力计算及其控制策略、系统软硬件设计与集成等。

前言
第1章 绪论
1.1 改善头盔显示器的佩戴舒适性方面
1.2 提升跟踪稳定性与实时性方面
1.2.1 位置跟踪器
1.2.2 头部运动预测
1.3 HNE的设计要求和系统结构
1.3.1 执行机构的结构设计
1.3.2 驱动方式设计
1.3.3 控制系统设计
1.3.4 控制软件设计
1.4 本书的主要研究内容
第2章 执行机构的尺寸优化设计
2.1 虚拟座舱环境中头部运动特性分析
2.1.1 头部运动范围分析
2.1.2 六自由度运动空间的量化方法和头部运动空间六维包络超椭球体的计算
2.1.3 运动速度分析
2.1.4 运动精度分析
2.2 优化设计
2.2.1 设计参数
2.2.2 运动特性指标目标函数
2.2.3 优化算法、数学模型及优化结果
2.3 优化结果分析
2.3.1 非劣解验证
2.3.2 很优解及其运动特性指标分析
2.4 结论
第3章 执行机构的运动学与动力学分析
3.1 6URHS并联机构运动学分析
3.1.1 位置分析
3.1.2 速度分析
3.1.3 加速度分析
3.2 6URHS并联机构动力学分析
3.2.1 驱动支链动力学分析
3.2.2 动平台动力学分析
3.3 模型验证
3.4 建立6URHS并联机构动力学模型的必要性
3.5 结论
第4章 头颈部外骨骼系统动平台的参数辨识方法研究
4.1 HNE对参数辨识方法的要求
4.2 辨识方法
4.2.1 连续预测方程的推导
4.2.2 CDEKF
4.2.3 CDSR-UKF
4.3 CDEKF和CDSR-UKF的仿真与实验研究
4.3.1 CDEKF与CDSR-UKF的仿真比较研究
4.3.2 CDSR-UKF辨识效果的实验验证
4.4 结论
第5章 头颈部外骨骼系统的主动柔顺控制
5.1 头部运动预测
5.2 基于系统动力学模型的惯性项与非线性项补偿控制器
5.2.1 控制器的设计
5.2.2 稳定性分析
5.3 仿真验证
5.3.1 头部运动预测的仿真验证
5.3.2 INCCDM效果的仿真验证
5.4 INCCDM的实验验证
5.4.1 HNE原型样机的主动柔顺控制框架
5.4.2 基于力反馈与动力学模型的接触力计算
5.4.3 验证实验
5.5 基于头颈部表面肌电信息测量的头部运动预测算法
5.5.1 头颈部运动变化与头颈部肌电信号（sEMG）的对应关系分析
5.5.2 融合运动学跟踪信号和头颈部表面肌电信号的头部运动预测算法
5.6 结论
第6章 头颈部外骨骼系统的性能测试
6.1 头颈部外骨骼系统的结构
6.1.1 系统的运行环境
6.1.2 系统的硬件结构
6.1.3 系统软件
6.1.4 系统的性能测试要求
6.1.5 测试辅助硬件
6.2 HNE的跟踪实验及其结果分析
6.2.1 跟踪准确度与抗干扰能力测试
6.2.2 跟踪稳定性对比
6.2.3 位置跟踪延时
6.3 其他性能测试
6.3.1 HNE的运动特性极限
6.3.2 动态阈值
6.3.3 各驱动支链的耦合运动
6.4 结论
参考文献
附录A 人体测量数据、人体上身结构模型及头部位置与姿态统计结果
附录A.1 人体测量数据
附录A.1.1 飞行员人体静态尺寸数据
附录A.1.2 飞行员人体动态尺寸数据
附录A.2 建立人体躯干至头部的结构模型
附录A.2.1 关节运动类型
附录A.2.2 简化人体骨骼体系
附录A.3 4位飞行学员的头部运动位置与姿态直方图
附录A.4 4位飞行学员的头部运动位置与姿态箱型图
附录A.5 4位飞行学员头部运动的速度特性
附录B 头颈部外骨骼系统的Simulink虚拟样机
附录C 辨识仿真的状态向量估计结果