康復機器人：設計、建模、控制與實驗

目錄
前言
第1章緒論1
1.1神經(jīng)損傷與神經(jīng)康復1
1.1.1中樞神經(jīng)損傷1
1.1.2中樞神經(jīng)損傷的康復治療3
1.1.3神經(jīng)康復的可塑性原理4
1.2康復機器人4
第2章康復機器人研究現(xiàn)狀與分析6
2.1引言6
2.2上肢康復機器人的研究現(xiàn)狀與分析6
2.2.1主要的上肢康復機器人平臺6
2.2.2上肢康復機器人研究現(xiàn)狀分析12
2.3下肢康復機器人的研究現(xiàn)狀與分析12
2.3.1傳統(tǒng)下肢康復訓練方法和簡易下肢康復器械12
2.3.2下肢康復機器人的主要類型14
2.3.3行走站立式下肢康復機器人的研究現(xiàn)狀16
2.3.4坐臥式下肢康復機器人的研究現(xiàn)狀20
2.3.5下肢康復機器人關鍵技術分析22
第3章上肢康復機器人設計25
3.1引言25
3.2系統(tǒng)介紹與機構設計25
3.2.1系統(tǒng)介紹25
3.2.2機構設計26
3.2.3工作空間與奇異性分析27
3.2.4運動學分析31
3.2.5速度運動學與力反饋分析34
3.3電控系統(tǒng)設計36
3.3.1控制系統(tǒng)結構36
3.3.2驅動電路37
3.4軟件系統(tǒng)設計37
3.4.1系統(tǒng)架構37
3.4.2工作流程及主要模塊實現(xiàn)38
3.4.3虛擬現(xiàn)實訓練環(huán)境設計實例40
3.5小結41
第4章下肢康復機器人設計42
4.1引言42
4.2下肢機構設計42
4.2.1現(xiàn)有下肢機構的關節(jié)設計方法43
4.2.2本書的優(yōu)化設計方法和相關優(yōu)化算法46
4.2.3新型下肢機構設計和優(yōu)化48
4.2.4新型下肢機構運動學分析60
4.2.5仿真與討論64
4.3其他主要機構67
4.3.1新型坐臥式下肢康復機器人整體介紹67
4.3.2就座工藝和相關機構設計68
4.3.3個性化調(diào)節(jié)機構設計75
4.4電控系統(tǒng)方案設計78
4.5小結81
第5章康復機器人動力學系統(tǒng)建模82
5.1引言82
5.2機器人動力學分析82
5.2.1拉格朗日法82
5.2.2降維模型法88
5.2.3動力學方程性質93
5.3人機系統(tǒng)動力學分析94
5.3.1問題簡化94
5.3.2拉格朗日–達朗貝爾方法94
5.3.3工作空間模型推導法97
5.4基于動力學模型的機器人運動控制仿真100
5.4.1計算轉矩控制100
5.4.2人機交互系統(tǒng)仿真101
5.4.3仿真結果103
5.5小結105
第6章康復機器人動力學系統(tǒng)辨識106
6.1引言106
6.2機械臂動力學系統(tǒng)辨識方法的研究現(xiàn)狀106
6.2.1一步辨識法與分步辨識法106
6.2.2動力學系統(tǒng)建模108
6.2.3激勵軌跡設計與優(yōu)化109
6.2.4參數(shù)估計算法111
6.2.5傳統(tǒng)系統(tǒng)辨識方法應用于下肢康復機器人時存在的問題及解決辦法111
6.3下肢機構動力學系統(tǒng)建模112
6.3.1慣性系統(tǒng)建模113
6.3.2關節(jié)摩擦力建模115
6.3.3初始動力學模型117
6.4激勵軌跡設計和優(yōu)化118
6.4.1激勵軌跡設計及優(yōu)化問題的建立118
6.4.2SPSO算法119
6.4.3間接隨機生成算法120
6.4.4激勵軌跡優(yōu)化問題求解121
6.5下肢機構PDM的改進123
6.5.1第一種改進算法：遞歸簡化算法123
6.5.2第二種改進算法：遞歸優(yōu)化算法127
6.6實驗與討論129
6.6.1參數(shù)估計實驗130
6.6.2動力學模型PDM、SDM、ODM及CDM性能的比較實驗134
6.6.3討論138
6.7小結138
第7章基于生物電信號的人體運動意圖識別139
7.1引言139
7.2sEMG信號的特點及預處理方法139
7.3基于sEMG模式分類的意圖識別141
7.3.1特征提取142
7.3.2特征分類146
7.3.3實驗結果與分析148
7.4基于sEMG估計肢體關節(jié)角度153
7.4.1基于sEMG估計肢體關節(jié)角度的非線性模型153
7.4.2數(shù)據(jù)采集與處理方法154
7.4.3實驗結果與分析156
7.5基于sEMG估計肢體的關節(jié)主動力/力矩162
7.5.1基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的主動力估計163
7.5.2基于肌肉骨骼模型的主動力矩估計170
7.6基于EEG的人體運動意圖識別方法180
7.6.1實驗設計和EEG信號的采集180
7.6.2基于EEG的ADL分類181
7.6.3分類結果及討論189
7.7小結191
第8章人機交互控制與康復訓練方法192
8.1引言192
8.2被動訓練中的控制策略192
8.2.1位置控制策略193
8.2.2主動柔順控制198
8.2.3仿真202
8.2.4實驗209
8.3主動訓練中的交互控制策略211
8.3.1參考位置的生成212
8.3.2實現(xiàn)患者的運動意圖214
8.3.3自適應人機交互接口214
8.3.4仿真與實驗220
8.4基于sEMG的主動康復訓練228
8.4.1sEMG的采集和處理228
8.4.2阻尼式主動訓練231
8.4.3彈簧式主動訓練234
8.5基于FES技術的康復訓練237
8.5.1FES原理及應用現(xiàn)狀237
8.5.2FES輔助康復踏車訓練的運動學與人體骨骼肌模型241
8.5.3基于模糊迭代學習的電刺激康復踏車控制方法244
8.6小結257
第9章康復機器人臨床試驗與康復評定258
9.1康復機器人臨床研究的現(xiàn)狀及難點分析258
9.2臨床試驗設計與訓練過程260
9.2.1研究目的260
9.2.2上肢康復機器人系統(tǒng)介紹260
9.2.3病例選擇標準261
9.2.4訓練方案262
9.2.5臨床試驗過程264
9.3量表評定265
9.3.1量表評定方法265
9.3.2統(tǒng)計學分析265
9.3.3量表評定結果及分析265
9.4基于機器人傳感信息的康復評定267
9.4.1患者在機器人輔助訓練中的規(guī)律性現(xiàn)象268
9.4.2基于機器人傳感信息的評價指標270
9.4.3機器人評價指標與FM-UL量表評分的線性回歸模型272
9.4.4肌電信號對康復評定的有效補充274
9.4.5機器人康復評定技術小結279
9.5本章臨床試驗的幾點不足279
9.6小結280
第10章總結與展望281
10.1本書內(nèi)容總結281
10.2技術展望282
參考文獻285