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康复机器人：设计、建模、控制与实验
作者：侯增广，王卫群，彭亮 著
出版社：科学出版社
出版时间：2022-08-01
ISBN：9787030488336
定价：¥188.00
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内容简介
《康复机器人：设计、建模、控制与实验》首先综述了近年来国内外康复机器人领域的应用及研究进展，在此基础上结合作者课题组近年来在康复机器人领域的研究成果，对康复机器人的基础理论与关键技术进行梳理。《康复机器人：设计、建模、控制与实验》主要内容包括：康复机器人研究的神经科学和康复医学的基础知识，康复机器人的国内外研究现状，上肢和下肢康复机器人的设计、建模和辨识技术，基于生物电信号的人体运动意图识别技术，人机交互控制与康复训练方法，以及康复机器人的临床试验与康复评定技术等。
作者简介
暂缺《康复机器人：设计、建模、控制与实验》作者简介
目录
目录
前言
第1章绪论1
1.1神经损伤与神经康复1
1.1.1中枢神经损伤1
1.1.2中枢神经损伤的康复治疗3
1.1.3神经康复的可塑性原理4
1.2康复机器人4
第2章康复机器人研究现状与分析6
2.1引言6
2.2上肢康复机器人的研究现状与分析6
2.2.1主要的上肢康复机器人平台6
2.2.2上肢康复机器人研究现状分析12
2.3下肢康复机器人的研究现状与分析12
2.3.1传统下肢康复训练方法和简易下肢康复器械12
2.3.2下肢康复机器人的主要类型14
2.3.3行走站立式下肢康复机器人的研究现状16
2.3.4坐卧式下肢康复机器人的研究现状20
2.3.5下肢康复机器人关键技术分析22
第3章上肢康复机器人设计25
3.1引言25
3.2系统介绍与机构设计25
3.2.1系统介绍25
3.2.2机构设计26
3.2.3工作空间与奇异性分析27
3.2.4运动学分析31
3.2.5速度运动学与力反馈分析34
3.3电控系统设计36
3.3.1控制系统结构36
3.3.2驱动电路37
3.4软件系统设计37
3.4.1系统架构37
3.4.2工作流程及主要模块实现38
3.4.3虚拟现实训练环境设计实例40
3.5小结41
第4章下肢康复机器人设计42
4.1引言42
4.2下肢机构设计42
4.2.1现有下肢机构的关节设计方法43
4.2.2本书的优化设计方法和相关优化算法46
4.2.3新型下肢机构设计和优化48
4.2.4新型下肢机构运动学分析60
4.2.5仿真与讨论64
4.3其他主要机构67
4.3.1新型坐卧式下肢康复机器人整体介绍67
4.3.2就座工艺和相关机构设计68
4.3.3个性化调节机构设计75
4.4电控系统方案设计78
4.5小结81
第5章康复机器人动力学系统建模82
5.1引言82
5.2机器人动力学分析82
5.2.1拉格朗日法82
5.2.2降维模型法88
5.2.3动力学方程性质93
5.3人机系统动力学分析94
5.3.1问题简化94
5.3.2拉格朗日–达朗贝尔方法94
5.3.3工作空间模型推导法97
5.4基于动力学模型的机器人运动控制仿真100
5.4.1计算转矩控制100
5.4.2人机交互系统仿真101
5.4.3仿真结果103
5.5小结105
第6章康复机器人动力学系统辨识106
6.1引言106
6.2机械臂动力学系统辨识方法的研究现状106
6.2.1一步辨识法与分步辨识法106
6.2.2动力学系统建模108
6.2.3激励轨迹设计与优化109
6.2.4参数估计算法111
6.2.5传统系统辨识方法应用于下肢康复机器人时存在的问题及解决办法111
6.3下肢机构动力学系统建模112
6.3.1惯性系统建模113
6.3.2关节摩擦力建模115
6.3.3初始动力学模型117
6.4激励轨迹设计和优化118
6.4.1激励轨迹设计及优化问题的建立118
6.4.2SPSO算法119
6.4.3间接随机生成算法120
6.4.4激励轨迹优化问题求解121
6.5下肢机构PDM的改进123
6.5.1第一种改进算法：递归简化算法123
6.5.2第二种改进算法：递归优化算法127
6.6实验与讨论129
6.6.1参数估计实验130
6.6.2动力学模型PDM、SDM、ODM及CDM性能的比较实验134
6.6.3讨论138
6.7小结138
第7章基于生物电信号的人体运动意图识别139
7.1引言139
7.2sEMG信号的特点及预处理方法139
7.3基于sEMG模式分类的意图识别141
7.3.1特征提取142
7.3.2特征分类146
7.3.3实验结果与分析148
7.4基于sEMG估计肢体关节角度153
7.4.1基于sEMG估计肢体关节角度的非线性模型153
7.4.2数据采集与处理方法154
7.4.3实验结果与分析156
7.5基于sEMG估计肢体的关节主动力/力矩162
7.5.1基于BP神经网络的主动力估计163
7.5.2基于肌肉骨骼模型的主动力矩估计170
7.6基于EEG的人体运动意图识别方法180
7.6.1实验设计和EEG信号的采集180
7.6.2基于EEG的ADL分类181
7.6.3分类结果及讨论189
7.7小结191
第8章人机交互控制与康复训练方法192
8.1引言192
8.2被动训练中的控制策略192
8.2.1位置控制策略193
8.2.2主动柔顺控制198
8.2.3仿真202
8.2.4实验209
8.3主动训练中的交互控制策略211
8.3.1参考位置的生成212
8.3.2实现患者的运动意图214
8.3.3自适应人机交互接口214
8.3.4仿真与实验220
8.4基于sEMG的主动康复训练228
8.4.1sEMG的采集和处理228
8.4.2阻尼式主动训练231
8.4.3弹簧式主动训练234
8.5基于FES技术的康复训练237
8.5.1FES原理及应用现状237
8.5.2FES辅助康复踏车训练的运动学与人体骨骼肌模型241
8.5.3基于模糊迭代学习的电刺激康复踏车控制方法244
8.6小结257
第9章康复机器人临床试验与康复评定258
9.1康复机器人临床研究的现状及难点分析258
9.2临床试验设计与训练过程260
9.2.1研究目的260
9.2.2上肢康复机器人系统介绍260
9.2.3病例选择标准261
9.2.4训练方案262
9.2.5临床试验过程264
9.3量表评定265
9.3.1量表评定方法265
9.3.2统计学分析265
9.3.3量表评定结果及分析265
9.4基于机器人传感信息的康复评定267
9.4.1患者在机器人辅助训练中的规律性现象268
9.4.2基于机器人传感信息的评价指标270
9.4.3机器人评价指标与FM-UL量表评分的线性回归模型272
9.4.4肌电信号对康复评定的有效补充274
9.4.5机器人康复评定技术小结279
9.5本章临床试验的几点不足279
9.6小结280
第10章总结与展望281
10.1本书内容总结281
10.2技术展望282
参考文献285
前言
第1章绪论1
1.1神经损伤与神经康复1
1.1.1中枢神经损伤1
1.1.2中枢神经损伤的康复治疗3
1.1.3神经康复的可塑性原理4
1.2康复机器人4
第2章康复机器人研究现状与分析6
2.1引言6
2.2上肢康复机器人的研究现状与分析6
2.2.1主要的上肢康复机器人平台6
2.2.2上肢康复机器人研究现状分析12
2.3下肢康复机器人的研究现状与分析12
2.3.1传统下肢康复训练方法和简易下肢康复器械12
2.3.2下肢康复机器人的主要类型14
2.3.3行走站立式下肢康复机器人的研究现状16
2.3.4坐卧式下肢康复机器人的研究现状20
2.3.5下肢康复机器人关键技术分析22
第3章上肢康复机器人设计25
3.1引言25
3.2系统介绍与机构设计25
3.2.1系统介绍25
3.2.2机构设计26
3.2.3工作空间与奇异性分析27
3.2.4运动学分析31
3.2.5速度运动学与力反馈分析34
3.3电控系统设计36
3.3.1控制系统结构36
3.3.2驱动电路37
3.4软件系统设计37
3.4.1系统架构37
3.4.2工作流程及主要模块实现38
3.4.3虚拟现实训练环境设计实例40
3.5小结41
第4章下肢康复机器人设计42
4.1引言42
4.2下肢机构设计42
4.2.1现有下肢机构的关节设计方法43
4.2.2本书的优化设计方法和相关优化算法46
4.2.3新型下肢机构设计和优化48
4.2.4新型下肢机构运动学分析60
4.2.5仿真与讨论64
4.3其他主要机构67
4.3.1新型坐卧式下肢康复机器人整体介绍67
4.3.2就座工艺和相关机构设计68
4.3.3个性化调节机构设计75
4.4电控系统方案设计78
4.5小结81
第5章康复机器人动力学系统建模82
5.1引言82
5.2机器人动力学分析82
5.2.1拉格朗日法82
5.2.2降维模型法88
5.2.3动力学方程性质93
5.3人机系统动力学分析94
5.3.1问题简化94
5.3.2拉格朗日–达朗贝尔方法94
5.3.3工作空间模型推导法97
5.4基于动力学模型的机器人运动控制仿真100
5.4.1计算转矩控制100
5.4.2人机交互系统仿真101
5.4.3仿真结果103
5.5小结105
第6章康复机器人动力学系统辨识106
6.1引言106
6.2机械臂动力学系统辨识方法的研究现状106
6.2.1一步辨识法与分步辨识法106
6.2.2动力学系统建模108
6.2.3激励轨迹设计与优化109
6.2.4参数估计算法111
6.2.5传统系统辨识方法应用于下肢康复机器人时存在的问题及解决办法111
6.3下肢机构动力学系统建模112
6.3.1惯性系统建模113
6.3.2关节摩擦力建模115
6.3.3初始动力学模型117
6.4激励轨迹设计和优化118
6.4.1激励轨迹设计及优化问题的建立118
6.4.2SPSO算法119
6.4.3间接随机生成算法120
6.4.4激励轨迹优化问题求解121
6.5下肢机构PDM的改进123
6.5.1第一种改进算法：递归简化算法123
6.5.2第二种改进算法：递归优化算法127
6.6实验与讨论129
6.6.1参数估计实验130
6.6.2动力学模型PDM、SDM、ODM及CDM性能的比较实验134
6.6.3讨论138
6.7小结138
第7章基于生物电信号的人体运动意图识别139
7.1引言139
7.2sEMG信号的特点及预处理方法139
7.3基于sEMG模式分类的意图识别141
7.3.1特征提取142
7.3.2特征分类146
7.3.3实验结果与分析148
7.4基于sEMG估计肢体关节角度153
7.4.1基于sEMG估计肢体关节角度的非线性模型153
7.4.2数据采集与处理方法154
7.4.3实验结果与分析156
7.5基于sEMG估计肢体的关节主动力/力矩162
7.5.1基于BP神经网络的主动力估计163
7.5.2基于肌肉骨骼模型的主动力矩估计170
7.6基于EEG的人体运动意图识别方法180
7.6.1实验设计和EEG信号的采集180
7.6.2基于EEG的ADL分类181
7.6.3分类结果及讨论189
7.7小结191
第8章人机交互控制与康复训练方法192
8.1引言192
8.2被动训练中的控制策略192
8.2.1位置控制策略193
8.2.2主动柔顺控制198
8.2.3仿真202
8.2.4实验209
8.3主动训练中的交互控制策略211
8.3.1参考位置的生成212
8.3.2实现患者的运动意图214
8.3.3自适应人机交互接口214
8.3.4仿真与实验220
8.4基于sEMG的主动康复训练228
8.4.1sEMG的采集和处理228
8.4.2阻尼式主动训练231
8.4.3弹簧式主动训练234
8.5基于FES技术的康复训练237
8.5.1FES原理及应用现状237
8.5.2FES辅助康复踏车训练的运动学与人体骨骼肌模型241
8.5.3基于模糊迭代学习的电刺激康复踏车控制方法244
8.6小结257
第9章康复机器人临床试验与康复评定258
9.1康复机器人临床研究的现状及难点分析258
9.2临床试验设计与训练过程260
9.2.1研究目的260
9.2.2上肢康复机器人系统介绍260
9.2.3病例选择标准261
9.2.4训练方案262
9.2.5临床试验过程264
9.3量表评定265
9.3.1量表评定方法265
9.3.2统计学分析265
9.3.3量表评定结果及分析265
9.4基于机器人传感信息的康复评定267
9.4.1患者在机器人辅助训练中的规律性现象268
9.4.2基于机器人传感信息的评价指标270
9.4.3机器人评价指标与FM-UL量表评分的线性回归模型272
9.4.4肌电信号对康复评定的有效补充274
9.4.5机器人康复评定技术小结279
9.5本章临床试验的几点不足279
9.6小结280
第10章总结与展望281
10.1本书内容总结281
10.2技术展望282
参考文献285
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