外骨骼機器人控制原理與設計

定　價：￥46.00

作　者：	蔣磊著
出版社：	清華大學出版社
叢編項：
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787302558293	出版時間：	2022-01-01	包裝：
開本：	16開	頁數(shù)：		字數(shù)：

內容簡介

　　外骨骼機器人在單兵軍事作戰(zhàn)裝備、醫(yī)療康復、救災救援、公共安全、教育娛樂、重大科學研究等方面都有重要應用。在我國勞動力成本快速上漲，人口老齡化問題日益嚴重的形勢下，外骨骼機器人發(fā)展的潛力巨大。本書在分析外骨骼機器人國內外研發(fā)現(xiàn)狀的基礎上，以中風患者的康復訓練外骨骼機器人、下肢助力外骨骼機器人為例，重點介紹外骨骼康復訓練機器人的機械設計、驅動方式與控制策略。介紹針對外骨骼機器人驅動器的自適應魯棒控制的交叉耦合同步控制策略。同時介紹如何將深度學習技術融入外骨骼機器人操作者的行為動態(tài)分析中，提高外骨骼機器人的隨動控制效率和準確率。本書可以作為外骨骼機器人設計與開發(fā)等相關技術人員的參考書，對外骨骼機器人有興趣的讀者也可以從本書中得到啟迪。

作者簡介

　　蔣磊，博士畢業(yè)于美國西弗吉尼亞大學機械工程系，目前在中國礦業(yè)大學（北京）從事專職教師工作，主要從事自適應控制，智能控制，外骨骼機器人方面的研究.

圖書目錄

第1章緒論1
1.1外骨骼機器人研究意義1
1.2外骨骼機器人研究現(xiàn)狀2
1.3醫(yī)用外骨骼機器人研究現(xiàn)狀5
1.4外骨骼機器人控制策略現(xiàn)狀8
1.5本章小結10
第2章扭繩驅動技術研究11
2.1扭繩驅動方式結構12
2.2扭繩驅動方式的數(shù)學模型13
2.3扭繩驅動方式數(shù)學模型的實驗驗證16
2.4本章小結25
第3章外骨骼機器人的機械設計26
3.1人體上肢解剖學結構26
3.2人體上肢動力學建模研究28
3.3外骨骼機器人設計標準33
3.4可穿戴外骨骼康復訓練機器人的機械結構設計34
3.4.1目標人群的身材尺寸34
3.4.2上肢外骨骼康復訓練機器人機械本體設計37
3.4.3上肢外骨骼康復訓練機器人驅動結構設計40
3.4.4上肢外骨骼康復訓練機器人肩部串聯(lián)結構設計41
3.5本章小結43
目錄外骨骼機器人控制原理與設計第4章外骨骼機器人控制研究44
4.1上肢外骨骼機器人單軸控制44
4.1.1系統(tǒng)建模45
4.1.2直流電機傳遞函數(shù)46
4.1.3扭繩傳遞函數(shù)48
4.2雙端反向對拉扭繩驅動器的初始化50
4.3扭繩驅動關節(jié)同步控制研究52
4.3.1扭繩驅動關節(jié)同步系統(tǒng)實驗裝置52
4.3.2扭繩驅動關節(jié)同等控制策略研究55
4.3.3扭繩驅動關節(jié)的交叉耦合同步控制策略研究58
4.3.4扭繩驅動關節(jié)基于LQR的優(yōu)化控制研究61
4.4本章小結73
第5章外骨骼機器人自適應魯棒控制74
5.1系統(tǒng)的非線性74
5.2自適應魯棒控制75
5.2.1自適應控制器設計75
5.2.2自適應魯棒控制器設計77
5.3基于自適應魯棒的交叉耦合同步控制策略83
5.4基于Arduino Uno的自適應魯棒控制器實現(xiàn)89
5.4.1Arduino的介紹89
5.4.2Arduino Uno的多機通信90
5.4.3控制算法的移植91
5.5本章小結92
第6章人體上肢運動特征分析93
6.1上肢運動軌跡識別93
6.1.1人體骨骼的坐標表示93
6.1.2肩關節(jié)和肘關節(jié)轉動角度計算方法95
6.2基于卡爾曼濾波器上肢軌跡跟蹤預測96
6.2.1卡爾曼濾波器原理介紹97
6.2.2卡爾曼濾波器在軌跡跟蹤預測中的應用97
6.2.3上肢運動軌跡跟蹤預測算法98
6.2.4實驗結果分析99
6.3人體上肢運動軌跡跟蹤103
6.4本章小結105
第7章下肢生理結構與運動機理106
7.1人體空間坐標系106
7.2下肢關節(jié)及其運動特點107
7.3步態(tài)特征分析110
7.4步態(tài)周期劃分111
7.5數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)方案設計112
7.5.1姿態(tài)角度傳感器113
7.5.2微控制器STM32F051K8114
7.5.3運動處理單元MPU9250115
7.5.4四元數(shù)與歐拉角115
7.5.5壓力傳感器117
7.6傳感器部署方案118
7.7實驗數(shù)據(jù)采集119
7.7.1姿態(tài)角度傳感器數(shù)據(jù)采集119
7.7.2壓力傳感器數(shù)據(jù)采集122
7.7.3實驗數(shù)據(jù)123
7.8本章小結125
第8章下肢外骨骼步態(tài)預測方法126
8.1棧式自編碼器126
8.2長短時記憶神經網絡128
8.3SAELSTM模型構建129
8.4SAELSTM模型優(yōu)化算法131
8.4.1梯度下降法131
8.4.2Momentum算法133
8.4.3Adagrad算法134
8.4.4RMSprop算法135
8.4.5Adam算法136
8.5SAELSTM神經網絡訓練流程137
8.6實驗過程139
8.6.1實驗環(huán)境139
8.6.2實驗結果與分析139
8.7本章小結144
參考文獻145