內容簡介
醫療機器人是未來機器人的重要套用方向，特別是對於人口老齡化日益加劇的我國，這類機器人將在輔助、康復和服務等方面大有作為。本書匯集醫療機器人領域的一流學者和技術專家，就人類肌肉骨骼系統、認知系統以及人類運動和肌肉技能的建模與設計展開討論，涵蓋該領域的基礎理論和最新研究成果。
目錄
譯者序
前言
第一部分 人類肌肉骨骼系統的建模及套用，人類運動的計算分析、建模及套用
第1章 在機器人手掌中為提升操作性而實現的類人關節剛性 2
1.1 引言 2
1.2 關節剛性的建模 2
1.2.1 方法 2
1.2.2 實驗結果 7
1.2.3 關節剛性建模的總結 12
1.2.4 對具有並行柔性的機器人關節的分析 13
1.2.5 時間延遲作用 13
1.2.6 加入並行柔性的作用 14
1.2.7 系統並行柔性的設計指南 16
1.3 被動關節剛性的多指操縱 16
1.3.1 系統模型 16
1.3.2 抓握穩定性分析 17
1.3.3 操作控制器的設計 17
1.3.4 實驗與結果 18
1.4 討論 21
參考文獻 22
第2章 人類下肢肌肉骨骼的計算分析綜述 24
2.1 引言 24
2.2 人類行走的步態周期 25
2.3 正常人類行走的生物力學 27
2.4 人類行走的量化模型 27
2.4.1 人類行走的運動學 28
2.4.2 人類行走的動力學 29
2.5 肌肉骨骼與鉸接系統互動的計算分析 37
2.6 結論 40
參考文獻 41
第3章 肌電控制的人–機器人接口：一種混合運動和任務的建模方法 47
3.1 引言 47
3.2 EMG動作分類 48
3.2.1 EMG採集與分析 48
3.2.2 動作分類 51
3.3 人類接口的任務建模 53
3.3.1 人類任務建模 53
3.3.2 結合肌電建模與任務建模 55
3.4 使用任務建模的肌電控制人–機器人接口 56
3.4.1 系統描述 56
3.4.2 動作分類實驗 58
3.4.3 機器人操作實驗 60
3.5 討論與總結 62
3.5.1 分類準確率的增加 62
3.5.2 BN任務模型對分類結果的影響 63
參考文獻 64
第4章 基於家庭的姿勢平衡康復的個性化建模 68
4.1 引言 68
4.2 基於家庭的姿勢平衡康復 68
4.3 身體肢體的參數 70
4.4 人類受試者的質心位置估計 70
4.5 方法 72
4.5.1 SESC計算 72
4.5.2 使用卡爾曼濾波器的SESC參數識別和視覺反饋 73
4.5.3 角動量的零速率 74
4.5.4 實驗 75
4.6 實驗結果 76
4.6.1 高成本感測器對比攜帶型感測器 76
4.6.2 收斂–骨架著色反饋與無視覺反饋 78
4.6.3 使用新運動集進行交叉驗證 78
4.6.4 姿勢穩定指數 80
4.7 討論 81
4.8 結論 81
參考文獻 81
第5章 步態恢復的混合神經假體的建模和動態最佳化 85
5.1 引言 85
5.2 動態模型 86
5.2.1 初始雙重支撐階段 86
5.2.2 單一支撐階段 87
5.2.3 衝擊和最終雙重支撐階段 89
5.3 動態最佳化 90
5.4 仿真與結果 91
5.4.1 在對抗肌肉副之間切換 91
5.4.2 對抗肌肉副的共激活作用 91
5.4.3 混合關節致動器 91
5.4.4 模擬結果 92
5.5 結論與未來的工作 94
附錄 95
參考文獻 96
第6章 身體運動感測的柔性可穿戴機器人技術 98
6.1 身體運動感測 98
6.2 嵌入導電液的柔性人造皮膚 101
6.3 應變敏感的導電聚合物 106
6.4 用於運動感測的光纖可穿戴感測器 110
6.5 結論與未來的發展 112
參考文獻 112
第二部分 人類認知和肌肉技能的建模及套用
第7章 輔助和康復機器人的非侵入性腦機接口技術綜述 118
7.1 引言 118
7.2 腦機接口 118
7.2.1 腦電圖 118
7.2.2 大腦活動的類型 119
7.2.3 BMI的類別 119
7.2.4 偽跡信號 119
7.2.5 基於感覺運動節律的BMI 120
7.2.6 性能評估 123
7.3 輔助機器人的BMI 123
7.3.1 共享控制 123
7.3.2 BMI與非穿戴式機器人 124
7.3.3 BMI與可穿戴式機器人 124
7.4 康復機器人的BMI 127
7.4.1 上肢運動恢復 127
7.4.2 下肢與步態恢復 128
7.5 結論 129
致謝 130
參考文獻 130
第8章 輔助機器人中人–機器人協作的意圖推理 139
8.1 背景技術 139
8.2 研究挑戰和解決方法 141
8.2.1 系統建模 141
8.2.2 意圖推理 142
8.2.3 線上模型學習 146
8.3 套用 147
8.3.1 人–機器人協作 148
8.3.2 輔助機器人 150
8.4 討論 153
8.5 結論 153
附錄 153
參考文獻 157
第9章 生物力學的HRI建模和外骨骼輔助套用的機電一體化設計 160
9.1 引言 160
9.2 外骨骼設計的挑戰 161
9.2.1 人–外骨骼系統的生物力學建模 161
9.2.2 運動結構 162
9.2.3 致動器 162
9.2.4 感測 163
9.3 生物力學建模 163
9.4 HRI模型的開發 164
9.5 設計實例 165
9.5.1 實例一：用於重力補償的彈簧載入的外骨骼 165
9.5.2 實例二：2自由度主動輔助外骨骼 168
9.6 結論 171
致謝 172
參考文獻 172
第10章 輔助機器人的人類心理建模 174
10.1 引言 174
10.2 人類特徵的維度 175
10.2.1 性格 176
10.2.2 情感和心情 176
10.2.3 智力 177
10.2.4 社交智力 177
10.3 構建HRI的行為模型 178
10.4 經濟決策模型 179
10.4.1 神經經濟學 181
10.4.2 認知架構 183
10.5 心理推理模型 183
10.5.1 心理特徵的檢測和建模 184
10.5.2 利用情景 185
10.6 結論 185
參考文獻 185
第11章 機器人合作夥伴的自適應人–機器人身體互動 190
11.1 引言 190
11.2 觸覺穩定性 191
11.3 人工操作者建模 191
11.3.1 人類手臂的剛性 191
11.3.2 肌肉骨骼建模 192
11.4 觸覺的輔助控制 193
11.4.1 阻抗禁止方法 193
11.4.2 線性二次高斯控制 194
11.4.3 具有隨機變數參數的系統控制 196
11.5 系統集成 196
11.5.1 人類手臂剛性估計 197
11.5.2 剛性分類 198
11.6 系統驗證與實驗評估 200
11.6.1 觸覺裝置 200
11.6.2 穩定性分析 201
11.6.3 剛性的分布 201
11.6.4 系統驗證：與剛性表面接觸 202
11.6.5 驗證實驗：與剛性表面接觸 203
11.6.6 閾值分類性能與HMM分類性能 203
11.6.7 閾值分類性能與SVM分類性能 205
11.7 局限與解決方法 207
11.8 結論 208
附錄 209
致謝 209
參考文獻 210
