可穿戴下肢外骨骼人机协同设计与实验研究(精)/智能机电技术丛书

" 本书的写作特色和亮点如下： 1. 作者根据多年来对人机交互和仿生机械的自主研发成果，围绕可穿戴下肢外骨骼人机协同运动进行撰写，研究具有性、世界前沿性和广泛的应用前景。 2. 相关研究将人的智力和机器人的“体力”完美地结合在一起，参考应用领域包括军事、医疗康复和工程助力等，特别在国防科技、制造业、农业、建筑业及抢险救灾等任务繁重且灵活性较强的领域有重要和实际参考价值。 3. 书中展示的自主研发样机参展上海“第21届中国国际工业博览会”，并获广泛关注和好评。书后附多幅精美高清彩色插图，逼真、完美呈现作者的研发场景和成果。 4.相关研究响应民政部、上海市倡议，积极参与康复辅助器具产业研发，推进“健康上海”“健康中国”建设；并作为上海大学医工结合一流学科方向建设的核心研究内容之一，得到国家自然科学基金委员会和上海市教委的大力支持。 5.本书纳入“智能机电技术丛书”，丛书第一部《虚拟仪器的测量不确定度评定方法研究》已于近期出版。丛书致力于智能机电技术领域前沿问题研究及未来应用探究，融入大量的实验或仿真工作，有一定的学术和参考价值。 "

本书以可穿戴下肢外骨骼为研究对象，系统介绍了下肢外骨骼系统建模和基于人体数据采集的外骨骼传感系统，通过遗传算法的步态轨迹规划、自适应迭代的单腿协同、RBF神经网络的步态预测，对可穿戴外骨骼进行人机协同与实验设计，并研发了一套可穿戴下肢外骨骼设备。 本书内容涉及机械工程、医学工程、国防科技等领域，可供机械、军事、医疗康复、建筑施工等专业的科研开发和工程技术人员参考，也可作为高等院校或科研院所从事机器人、控制系统等方面研究的研究生教材。

任彬，女，工学博士，上海大学副教授、博士生导师，上海大学人工智能研究中心副主任。2013年入选香江学者，现为香港学者协会会员。2016年入选上海市青年东方学者。围绕特种机器人、航天测试、医疗装备、建筑装备等国家重大需求，重点展开人工智能、智能制造系统、并联机器人和人机交互技术等领域的研究工作。作为项目负责人，主持国家自然科学基金-面上项目、国家自然科学基金-青年基金等6项国家及省部级项目。另外，作为主要研究人员，参加并完成香港政府资助项目、国家重点基础研究发展计划（973计划）、国家863计划、国家科技重大专项、国家科技支撑计划等项目。并以第一作者和通讯作者在国内外重要学术期刊（SCI/EI刊源）发表论文23篇、专著2部。

第1章 绪论
1.1 下肢外骨骼国内外研究概况
1.1.1 国外研究概况
1.1.2 国内研究概况
1.2 下肢外骨骼人机协同运动的关键问题
1.2.1 人体下肢行走机理分析
1.2.2 下肢外骨骼仿生学构型设计
1.2.3 下肢外骨骼系统建模与人机协同
1.2.4 人体下肢步态预测
第2章 下肢外骨骼系统建模与仿真
2.1 OpenSim建模仿真
2.1.1 人体下肢模型逆向动力学仿真
2.1.2 下肢肌肉骨骼的动力学建模与求解
2.1.3 人体下肢模型动力学正解仿真
2.2 外骨骼机器人三维造型与仿真分析
2.2.1 外骨骼机器人的造型方案
2.2.2 外骨骼机器人的各部件参数
2.2.3 外骨骼机器人运动学仿真验证
2.2.4 人体下肢与外骨骼机器人耦合方式
2.2.5 人机耦合模型仿真结果
2.3 本章小结
人体数据采集的外骨骼传感系统
3.1 Kinect的骨骼识别与动作识别
3.1.1 Kinect骨骼跟踪原理
3.1.2 骨骼数据获取
3.1.3 骨骼数据的处理
3.1.4 Unity 3D与Kinect的配合
3.1.5 根据关节点对动作进行提取
3.1.6 动作识别的方式
3.1.7 动作规划中的算法
3.2 脑电信号下的人体数据采集
3.2.1 大脑的结构及功能分区
3.2.2 脑电信号的产生
3.2.3 脑电信号的采集
3.2.4 信号采集注意事项
3.3 脑电信号下的人体下肢运动实验
3.3.1 运动性疲劳概述
3.3.2 脑疲劳电信号的采集方法
3.3.3 脑电信号的频率(谱)特征提取
3.3.4 实验测试数据处理
3.3.5 实验1：走路实验
3.3.6 实验2：蹲起实验
3.4 本章小结
第4章 遗传算法的下肢外骨骼步态轨迹规划
4.1 下肢外骨骼虚拟原型设计及其数学模型
4.1.1 6个自由度人体单腿生物学模型
4.1.2 下肢外骨骼模型
4.1.3 运动学模型及六点步态轨迹描述法
4.2 遗传基因优化算法
4.2.1 关节轨迹优化
4.2.2 优化评估方程
4.2.3 遗传基因算法设计
4.3 仿真实验及结果分析
4.4 本章小结
第5章 混联下肢外骨骼人机运动匹配
5.1 人体下肢行走机理分析
5.1.1 人体基本切面和基本轴
5.1.2 人体下肢关节结构及运动特性
5.1.3 人体下肢肌肉一骨骼模型
5.2 基于混联机构的仿人型下肢外骨骼构型
5.2.1 混联下肢外骨骼构型
5.2.2 混联外骨骼髋关节运动学模型
5.2.3 髋关节人机运动匹配分析
5.3 本章小结
第6章 下肢外骨骼人机交互系统
6.1 物理型下肢外骨骼单腿建模
6.1.1 矢状面步态分析
6.1.2 摆动相动力学建模
6.1.3 支撑相动力学建模
6.1.4 物理型人机交互建模
6.2 自适应迭代学习的外骨骼单腿协同
6.2.1 迭代学习控制算法
6.2.2 自适应迭代学习控制器设计
6.2.3 步态跟踪仿真
6.3 本章小结
第7章 模型分块逼近的RBF神经网络步态预测
7.1 基于时间序列的步态预测
7.1.1 基于卡尔曼滤波的步态预测
7.1.2 基于牛顿预测器的步态预测
7.2 RBF神经网络步态预测
7.2.1 RBF神经网络算法
7.2.2 下肢模型逼近
7.2.3 步态预测策略
7.2.4 矢状面步态预测结果
7.3 本章小结
第8章 人体下肢步态捕捉实验设计
8.1 人体步态捕捉方案与实验
8.1.1 捕捉方案简介
8.1.2 步态捕捉光学系统
8.1.3 实验设计
8.1.4 步态捕捉
8.2 步态捕捉结果及数据分析
8.3 本章小结
第9章 下肢外骨骼的样机设计及实物展示
9.1 总体设计方案
9.2 样机结构设计
9.2.1 腰部
9.2.2 髋关节和膝关节
9.2.3 踝关节及足部
9.3 样机系统设计
9.3.1 外骨骼机器人驱动系统
9.3.2 外骨骼机器人控制系统
9.3.3 关节执行器方案选择
9.4 样机实物
9.5 展望
参考文献
《可穿戴下肢外骨骼人机协同设计与实验研究》彩色插图