仿生外骨骼的运动协同与自适应控制理论 智能机电技术丛书任彬陈嘉宇著上海科学技术出版社卡内基梅隆大学上海市青年东方学者人机

仿生外骨骼的运动协同与自适应控制理论

任彬，陈嘉宇著

ISBN：9787547865545

16开/精装

上海科学技术出版社

编辑推荐

1.相关研究极具实用价值和应用前景。进入老龄化社会的国民生活领域，仿生外骨骼作为重要的康复手段，可提高使用者的生活质量和自理能力；同时推动机械工程、控制科学、生物医学工程等学科的交叉融合，促进医学研究和技术发展。
在建筑领域，建筑外骨骼可在工人弯曲、举起和抓取等重复作业中提供额外的支撑和动力，减少伤害和提高效率；在该领域外骨骼机器人还有望变革行业生产方式。
2.研究具有前沿性、独创性，同类书近无。作者根据多年来的研究成果，重点讨论了仿生外骨骼的运动协同与自适应控制理论，相关内容涵盖建立仿生外骨骼的动力学模型、选取并分析外骨骼步态数据、搭建控制算法并进行评估，等等。
3.装帧注重品质。本书精装印制，并于书后附16面彩色插页，集中精美展示作者科研过程中第一手珍贵资料成果，提升读者的阅读体验度。
4.本书纳入“智能机电技术丛书”，丛书其他分册《虚拟仪器的测量不确定度评定方法研究》《可穿戴下肢外骨骼人机协同设计与实验研究》业已出版。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。

作者介绍

任彬，工学博士，上海大学副教授、博士生导师。兼任上海大学人工智能与医工交叉研究中心副主任、上海市人工智能学会副秘书长，香港学者协会会员。2013年入选香江学者，2016年入选上海市青年东方学者。主要研究领域为人机协同、脑机交互、可穿戴设备以及智能制造系统、人工智能算法。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；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多项。代表性成果包括：在Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering、Journal of Computing and Information Science in Engineering等国内外学术期刊发表SCI/EI论文30余篇，获授权发明专利7项，出版专著2部（《机械动力学》《可穿戴下肢外骨骼人机协同设计与实验研究》）。
陈嘉宇,美国哥伦比亚大学工学博士,清华大学长聘副教授、博士生导师。曾于香港城市大学任助理教授及副教授。2019年入选国家海外高层次人才引进计划（青年项目）。主要研究领域为人因智能建造系统、建造业人机协作及自动化城市建筑数字模型构造。主持国家自然科学基金、香港优配研究金、香港建筑业议会项目、香港环境保育基金等多项科研项目；并作为主要研究人员参与美国国家自然科学基金、美国能源署等项目。曾任香港屋宇署、香港民政事务署、香港发展局等技术委员会成员。现兼任 Journal of Intelligent Construction 副主编、Engineering等国际期刊编委。已发表国际期刊（SCI刊源）论文110余篇。

目录

第1章
绪论1
1.1 仿生外骨骼研究的目的和意义 1
1.2 仿生外骨骼国内外研究现状 2
1.3 仿生外骨骼关键技术与问题分析 12
第2章 基于遗传算法的人机耦合仿真模型18
2.1 人体下肢生理结构分析 18
2.1.1 人体解剖学18
2.1.2 下肢各关节自由度分析 20
2.1.3 关节驱动的自由度选择 21
2.2 人机耦合的仿生外骨骼构型设计 22
2.2.1 人体下肢运动链22
2.2.2 仿生外骨骼链24
2.2.3 人机耦合模型25
2.3 遗传算法的步态轨迹优化 26
2.3.1 耦合系统步态轨迹27
2.3.2 适应度评估方程29
2.3.3 仿真实验及结果分析 31
2.4 本章小结 37
第3章 」基于光电感应的足底压力传感系统38
3.1 仿生外骨骼的足底压力传感系统设计 38
3.2 光电式压力传感单元 39
3.2.1 光电-压力传感原理 39
3.2.2 模块化传感单元设计与制造 40
3.2.3足底压力传感鞋垫方案 43
3.2.4 足底压力中心步态参数 45
3.3 足底压力数据采集实验 46
3.3.1传感器特性分析46
3.3.2 双足压力信号采集48
3.4 本章小结 51
第4章 基于神经网络的步态相位识别52
4.1 仿生外骨骼的步态相位识别 52
4.2步态数据采集设备 53
4.3 步态相位划分方法 56
4.4 步态相位识别 59
4.4.1 多层感知机神经网络算法 59
4.4.2 人体步态数据集60
4.4.3 多运动模式步态相位识别 62
4.5 本章小结 67
第5章 基于长短时记忆网络的运动协同方法68
5.1 仿生外骨骼的运动协同 68
5.2 关节传感系统设计 69
5.3 动力外骨骼硬件系统 70
5.4 关节角度协同运动实验 72
5.5 长短时记忆网络的预测分析 76
5.5.1 长短时记忆网络76
5.5.2 运动协同预测结果78
5.6 本章小结 83
第6章 仿生外骨骼本体构型设计85
6.1 仿生外骨骼结构设计与仿真分析 85
6.1.1 结构设计85
6.1.2 仿真分析89
6.2 踝关节执行器的创新设计 92
6.3 动力外骨骼样机 98
6.3.1 关节执行器方案98
6.3.2 动力外骨骼机构99
6.3.3 样机实物 102
6.4 本章小结103
第7章 仿生外骨骼运动学与动力学分析 104
7.1 人体步态分析104
7.2 仿生外骨骼运动学分析107
7.3 仿生外骨骼动力学分析111
7.4 本章小结113
第8章 基于轨迹跟踪的仿生外骨骼自适应控制 114
8.1 基于轨迹跟踪的自适应控制算法综述 114
8.2单腿四自由度动力学模型115
8.3 鲁棒自适应控制器设计116
8.3.1 扰动信号上确界未知的控制器设计116
8.3.2 轨迹跟踪自适应控制方法实现 118
8.3.3 动态方程线性化 119
8.4 控制仿真实验及分析120
8.5 本章小结124
第9章 基于MIMO的仿生外骨骼模糊自适应控制126
9.1 基于MIMO的模糊自适应控制综述 126
9.2 摩擦、外加干扰和负载变化情况的模糊补偿控制127
9.3数值模拟与比较130
9.4 基于MIMO的仿生外骨骼仿真分析 132
9.5 本章小结136
第10章 基于Backstepping的仿生外骨骼模糊自适应控制137
10.1 基于 Backstepping的模糊自适应控制综述137
10.2 基于Backstepping的自适应模糊控制系统搭建138
10.2.1 系统描述 138
10.2.2 Backstepping控制器的设计及稳定性分析139
10.3 基于 Backstepping的仿生外骨骼仿真分析144
10.4 实验验证 147
10.4.1 可穿戴关节角度测量装置148
10.4.2 平地实验 148
10.4.3 上楼梯实验 152
10.5 本章小结 157
第11章 基于RBF神经网络的仿生外骨骼自适应控制 159
11.1 基于RBF神经网络的自适应控制综述 159
11.2 仿生外骨骼的动力学模型 160
11.3 RBF 神经网络描述 161
11.4 仿生外骨骼的 RBF神经网络自适应控制 162
11.4.1 系统描述 162
11.4.2 模型不确定部分的 RBF 神经网络逼近 163
11.4.3 控制器的设计与分析 164
11.5 基于RBF神经网络的仿生外骨骼仿真分析 167
11.6 实验验证 170
11.6.1 平地实验描述 170
11.6.2 数据采集与分析 171
11.7 本章小结 174
第12章 仿生外骨骼控制系统设计175
12.1 控制系统175
12.1.1 硬件控制系统175
12.1.2 软件控制系统176
12.2仿生外骨骼轻量化设计与要求180
12.2.1 设计原则与要求180
12.2.2仿生外骨骼轻量化设计181
12.3 仿生外骨骼控制策略184
12.4 本章小结186
缩略词及中英文对照188
参考文献190
后记205