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| 內容簡介： |
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《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。
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目录前言第1章绪论11.1神经损伤与神经康复11.1.1中枢神经损伤11.1.2中枢神经损伤的康复治疗31.1.3神经康复的可塑性原理41.2康复机器人4第2章康复机器人研究现状与分析62.1引言62.2上肢康复机器人的研究现状与分析62.2.1主要的上肢康复机器人平台62.2.2上肢康复机器人研究现状分析122.3下肢康复机器人的研究现状与分析122.3.1传统下肢康复训练方法和简易下肢康复器械122.3.2下肢康复机器人的主要类型142.3.3行走站立式下肢康复机器人的研究现状162.3.4坐卧式下肢康复机器人的研究现状202.3.5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253.1引言253.2系统介绍与机构设计253.2.1系统介绍253.2.2机构设计263.2.3工作空间与奇异性分析273.2.4运动学分析313.2.5速度运动学与力反馈分析343.3电控系统设计363.3.1控制系统结构363.3.2驱动电路373.4软件系统设计373.4.1系统架构373.4.2工作流程及主要模块实现383.4.3虚拟现实训练环境设计实例403.5小结41第4章下肢康复机器人设计424.1引言424.2下肢机构设计424.2.1现有下肢机构的关节设计方法434.2.2本书的优化设计方法和相关优化算法464.2.3新型下肢机构设计和优化484.2.4新型下肢机构运动学分析604.2.5仿真与讨论644.3其他主要机构674.3.1新型坐卧式下肢康复机器人整体介绍674.3.2就座工艺和相关机构设计684.3.3个性化调节机构设计754.4电控系统方案设计784.5小结81第5章康复机器人动力学系统建模825.1引言825.2机器人动力学分析825.2.1拉格朗日法825.2.2降维模型法885.2.3动力学方程性质935.3人机系统动力学分析945.3.1问题简化945.3.2拉格朗日–达朗贝尔方法945.3.3工作空间模型推导法975.4基于动力学模型的机器人运动控制仿真1005.4.1计算转矩控制1005.4.2人机交互系统仿真1015.4.3仿真结果1035.5小结105第6章康复机器人动力学系统辨识1066.1引言1066.2机械臂动力学系统辨识方法的研究现状1066.2.1一步辨识法与分步辨识法1066.2.2动力学系统建模1086.2.3激励轨迹设计与优化1096.2.4参数估计算法1116.2.5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1116.3下肢机构动力学系统建模1126.3.1惯性系统建模1136.3.2关节摩擦力建模1156.3.3初始动力学模型1176.4激励轨迹设计和优化1186.4.1激励轨迹设计及优化问题的建立1186.4.2SPSO算法1196.4.3间接随机生成算法1206.4.4激励轨迹优化问题求解1216.5下肢机构PDM的改进1236.5.1第一种改进算法：递归简化算法1236.5.2第二种改进算法：递归优化算法1276.6实验与讨论1296.6.1参数估计实验1306.6.2动力学模型PDM、SDM、ODM及CDM性能的比较实验1346.6.3讨论1386.7小结138第7章基于生物电信号的人体运动意图识别1397.1引言1397.2sEMG信号的特点及预处理方法1397.3基于sEMG模式分类的意图识别1417.3.1特征提取1427.3.2特征分类1467.3.3实验结果与分析1487.4基于sEMG估计肢体关节角度1537.4.1基于sEMG估计肢体关节角度的非线性模型1537.4.2数据采集与处理方法1547.4.3实验结果与分析1567.5基于sEMG估计肢体的关节主动力/力矩1627.5.1基于BP神经网络的主动力估计1637.5.2基于肌肉骨骼模型的主动力矩估计1707.6基于EEG的人体运动意图识别方法1807.6.1实验设计和EEG信号的采集1807.6.2基于EEG的ADL分类1817.6.3分类结果及讨论1897.7小结191第8章人机交互控制与康复训练方法1928.1引言1928.2被动训练中的控制策略1928.2.1位置控制策略1938.2.2主动柔顺控制1988.2.3仿真2028.2.4实验2098.3主动训练中的交互控制策略2118.3.1参考位置的生成2128.3.2实现患者的运动意图2148.3.3自适应人机交互接口2148.3.4仿真与实验2208.4基于sEMG的主动康复训练2288.4.1sEMG的采集和处理2288.4.2阻尼式主动训练2318.4.3弹簧式主动训练2348.5基于FES技术的康复训练2378.5.1FES原理及应用现状2378.5.2FES辅助康复踏车训练的运动学与人体骨骼肌模型2418.5.3基于模糊迭代学习的电刺激康复踏车控制方法2448.6小结257第9章康复机器人临床试验与康复评定2589.1康复机器人临床研究的现状及难点分析2589.2临床试验设计与训练过程2609.2.1研究目的2609.2.2上肢康复机器人系统介绍2609.2.3病例选择标准2619.2.4训练方案2629.2.5临床试验过程2649.3量表评定2659.3.1量表评定方法2659.3.2统计学分析2659.3.3量表评定结果及分析2659.4基于机器人传感信息的康复评定2679.4.1患者在机器人辅助训练中的规律性现象2689.4.2基于机器人传感信息的评价指标2709.4.3机器人评价指标与FM-UL量表评分的线性回归模型2729.4.4肌电信号对康复评定的有效补充2749.4.5机器人康复评定技术小结2799.5本章临床试验的几点不足2799.6小结280第10章总结与展望28110.1本书内容总结28110.2技术展望282参考文献285
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