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仿生外骨骼的運動協(xié)同與自適應控制理論(智能機電技術(shù)叢書) 版權(quán)信息
- ISBN：9787547865545
- 條形碼：9787547865545 ; 978-7-5478-6554-5
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
仿生外骨骼的運動協(xié)同與自適應控制理論(智能機電技術(shù)叢書) 本書特色
1.相關(guān)研究極具實用價值和應用前景。進入老齡化社會的國民生活領(lǐng)域，仿生外骨骼作為重要的康復手段，可提高使用者的生活質(zhì)量和自理能力；同時推動機械工程、控制科學、生物醫(yī)學工程等學科的交叉融合，促進醫(yī)學研究和技術(shù)發(fā)展。
在建筑領(lǐng)域，建筑外骨骼可在工人彎曲、舉起和抓取等重復作業(yè)中提供額外的支撐和動力，減少傷害和提高效率；在該領(lǐng)域外骨骼機器人還有望變革行業(yè)生產(chǎn)方式。
2.研究具有前沿性、獨創(chuàng)性，同類書近無。作者根據(jù)多年來的研究成果，重點討論了仿生外骨骼的運動協(xié)同與自適應控制理論，相關(guān)內(nèi)容涵蓋建立仿生外骨骼的動力學模型、選取并分析外骨骼步態(tài)數(shù)據(jù)、搭建控制算法并進行評估，等等。
3.裝幀注重品質(zhì)。本書精裝印制，并于書后附16面彩色插頁，集中精美展示作者科研過程中**手珍貴資料成果，提升讀者的閱讀體驗度。
4.本書納入“智能機電技術(shù)叢書”，叢書其他分冊《虛擬儀器的測量不確定度評定方法研究》《可穿戴下肢外骨骼人機協(xié)同設計與實驗研究》業(yè)已出版。叢書致力于智能機電技術(shù)領(lǐng)域前沿問題研究及未來應用探究，融入大量的實驗或仿真工作，有一定的學術(shù)和參考價值。
仿生外骨骼的運動協(xié)同與自適應控制理論(智能機電技術(shù)叢書) 內(nèi)容簡介
《仿生外骨骼的運動協(xié)同與自適應控制理論》一書，重點討論仿生外骨骼的運動協(xié)同與自適應控制理論。可穿戴外骨骼的設計應該符合人體工程學,人體與外骨骼耦合為一個整體,人是系統(tǒng)的核心,處于控制回路當中。因此,人機協(xié)同控制算法需要將人的因素考慮在內(nèi)。全書內(nèi)容分為12章，主要包括基于遺傳算法的人機耦合步態(tài)軌跡優(yōu)化、基于光電傳感的足底壓力傳感系統(tǒng)、多運動模式步態(tài)相位識別、仿生外骨骼關(guān)節(jié)角度協(xié)同運動。在外骨骼仿生設計的基礎上,本書討論了軌跡跟蹤自適應控制算法、模糊自適應控制算法、不確定逼近的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡自適應控制算法等。
仿生外骨骼的運動協(xié)同與自適應控制理論(智能機電技術(shù)叢書) 目錄
第1章
緒論1
1.1 仿生外骨骼研究的目的和意義 1
1.2 仿生外骨骼國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 2
1.3 仿生外骨骼關(guān)鍵技術(shù)與問題分析 12
第2章 基于遺傳算法的人機耦合仿真模型18
2.1 人體下肢生理結(jié)構(gòu)分析 18
2.1.1 人體解剖學18
2.1.2 下肢各關(guān)節(jié)自由度分析 20
2.1.3 關(guān)節(jié)驅(qū)動的自由度選擇 21
2.2 人機耦合的仿生外骨骼構(gòu)型設計 22
2.2.1 人體下肢運動鏈22
2.2.2 仿生外骨骼鏈24
2.2.3 人機耦合模型25
2.3 遺傳算法的步態(tài)軌跡優(yōu)化 26
2.3.1 耦合系統(tǒng)步態(tài)軌跡27
2.3.2 適應度評估方程29
2.3.3 仿真實驗及結(jié)果分析 31
2.4 本章小結(jié) 37
第3章 」基于光電感應的足底壓力傳感系統(tǒng)38
3.1 仿生外骨骼的足底壓力傳感系統(tǒng)設計 38
3.2 光電式壓力傳感單元 39
3.2.1 光電-壓力傳感原理 39
3.2.2 模塊化傳感單元設計與制造 40
3.2.3足底壓力傳感鞋墊方案 43
3.2.4 足底壓力中心步態(tài)參數(shù) 45
3.3 足底壓力數(shù)據(jù)采集實驗 46
3.3.1傳感器特性分析46
3.3.2 雙足壓力信號采集48
3.4 本章小結(jié) 51
第4章 基于神經(jīng)網(wǎng)絡的步態(tài)相位識別52
4.1 仿生外骨骼的步態(tài)相位識別 52
4.2步態(tài)數(shù)據(jù)采集設備 53
4.3 步態(tài)相位劃分方法 56
4.4 步態(tài)相位識別 59
4.4.1 多層感知機神經(jīng)網(wǎng)絡算法 59
4.4.2 人體步態(tài)數(shù)據(jù)集60
4.4.3 多運動模式步態(tài)相位識別 62
4.5 本章小結(jié) 67
第5章 基于長短時記憶網(wǎng)絡的運動協(xié)同方法68
5.1 仿生外骨骼的運動協(xié)同 68
5.2 關(guān)節(jié)傳感系統(tǒng)設計 69
5.3 動力外骨骼硬件系統(tǒng) 70
5.4 關(guān)節(jié)角度協(xié)同運動實驗 72
5.5 長短時記憶網(wǎng)絡的預測分析 76
5.5.1 長短時記憶網(wǎng)絡76
5.5.2 運動協(xié)同預測結(jié)果78
5.6 本章小結(jié) 83
第6章 仿生外骨骼本體構(gòu)型設計85
6.1 仿生外骨骼結(jié)構(gòu)設計與仿真分析 85
6.1.1 結(jié)構(gòu)設計85
6.1.2 仿真分析89
6.2 踝關(guān)節(jié)執(zhí)行器的創(chuàng)新設計 92
6.3 動力外骨骼樣機 98
6.3.1 關(guān)節(jié)執(zhí)行器方案98
6.3.2 動力外骨骼機構(gòu)99
6.3.3 樣機實物 102
6.4 本章小結(jié)103
第7章 仿生外骨骼運動學與動力學分析 104
7.1 人體步態(tài)分析104
7.2 仿生外骨骼運動學分析107
7.3 仿生外骨骼動力學分析111
7.4 本章小結(jié)113
第8章 基于軌跡跟蹤的仿生外骨骼自適應控制 114
8.1 基于軌跡跟蹤的自適應控制算法綜述 114
8.2單腿四自由度動力學模型115
8.3 魯棒自適應控制器設計116
8.3.1 擾動信號上確界未知的控制器設計116
8.3.2 軌跡跟蹤自適應控制方法實現(xiàn) 118
8.3.3 動態(tài)方程線性化 119
8.4 控制仿真實驗及分析120
8.5 本章小結(jié)124
第9章 基于MIMO的仿生外骨骼模糊自適應控制126
9.1 基于MIMO的模糊自適應控制綜述 126
9.2 摩擦、外加干擾和負載變化情況的模糊補償控制127
9.3數(shù)值模擬與比較130
9.4 基于MIMO的仿生外骨骼仿真分析 132
9.5 本章小結(jié)136
第10章 基于Backstepping的仿生外骨骼模糊自適應控制137
10.1 基于 Backstepping的模糊自適應控制綜述137
10.2 基于Backstepping的自適應模糊控制系統(tǒng)搭建138
10.2.1 系統(tǒng)描述 138
10.2.2 Backstepping控制器的設計及穩(wěn)定性分析139
10.3 基于 Backstepping的仿生外骨骼仿真分析144
10.4 實驗驗證 147
10.4.1 可穿戴關(guān)節(jié)角度測量裝置148
10.4.2 平地實驗 148
10.4.3 上樓梯實驗 152
10.5 本章小結(jié) 157
第11章 基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的仿生外骨骼自適應控制 159
11.1 基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的自適應控制綜述 159
11.2 仿生外骨骼的動力學模型 160
11.3 RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡描述 161
11.4 仿生外骨骼的 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡自適應控制 162
11.4.1 系統(tǒng)描述 162
11.4.2 模型不確定部分的 RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡逼近 163
11.4.3 控制器的設計與分析 164
11.5 基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的仿生外骨骼仿真分析 167
11.6 實驗驗證 170
11.6.1 平地實驗描述 170
11.6.2 數(shù)據(jù)采集與分析 171
11.7 本章小結(jié) 174
第12章 仿生外骨骼控制系統(tǒng)設計175
12.1 控制系統(tǒng)175
12.1.1 硬件控制系統(tǒng)175
12.1.2 軟件控制系統(tǒng)176
12.2仿生外骨骼輕量化設計與要求180
12.2.1 設計原則與要求180
12.2.2仿生外骨骼輕量化設計181
12.3 仿生外骨骼控制策略184
12.4 本章小結(jié)186
縮略詞及中英文對照188
參考文獻190
后記205
緒論1
1.1 仿生外骨骼研究的目的和意義 1
1.2 仿生外骨骼國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 2
1.3 仿生外骨骼關(guān)鍵技術(shù)與問題分析 12
第2章 基于遺傳算法的人機耦合仿真模型18
2.1 人體下肢生理結(jié)構(gòu)分析 18
2.1.1 人體解剖學18
2.1.2 下肢各關(guān)節(jié)自由度分析 20
2.1.3 關(guān)節(jié)驅(qū)動的自由度選擇 21
2.2 人機耦合的仿生外骨骼構(gòu)型設計 22
2.2.1 人體下肢運動鏈22
2.2.2 仿生外骨骼鏈24
2.2.3 人機耦合模型25
2.3 遺傳算法的步態(tài)軌跡優(yōu)化 26
2.3.1 耦合系統(tǒng)步態(tài)軌跡27
2.3.2 適應度評估方程29
2.3.3 仿真實驗及結(jié)果分析 31
2.4 本章小結(jié) 37
第3章 」基于光電感應的足底壓力傳感系統(tǒng)38
3.1 仿生外骨骼的足底壓力傳感系統(tǒng)設計 38
3.2 光電式壓力傳感單元 39
3.2.1 光電-壓力傳感原理 39
3.2.2 模塊化傳感單元設計與制造 40
3.2.3足底壓力傳感鞋墊方案 43
3.2.4 足底壓力中心步態(tài)參數(shù) 45
3.3 足底壓力數(shù)據(jù)采集實驗 46
3.3.1傳感器特性分析46
3.3.2 雙足壓力信號采集48
3.4 本章小結(jié) 51
第4章 基于神經(jīng)網(wǎng)絡的步態(tài)相位識別52
4.1 仿生外骨骼的步態(tài)相位識別 52
4.2步態(tài)數(shù)據(jù)采集設備 53
4.3 步態(tài)相位劃分方法 56
4.4 步態(tài)相位識別 59
4.4.1 多層感知機神經(jīng)網(wǎng)絡算法 59
4.4.2 人體步態(tài)數(shù)據(jù)集60
4.4.3 多運動模式步態(tài)相位識別 62
4.5 本章小結(jié) 67
第5章 基于長短時記憶網(wǎng)絡的運動協(xié)同方法68
5.1 仿生外骨骼的運動協(xié)同 68
5.2 關(guān)節(jié)傳感系統(tǒng)設計 69
5.3 動力外骨骼硬件系統(tǒng) 70
5.4 關(guān)節(jié)角度協(xié)同運動實驗 72
5.5 長短時記憶網(wǎng)絡的預測分析 76
5.5.1 長短時記憶網(wǎng)絡76
5.5.2 運動協(xié)同預測結(jié)果78
5.6 本章小結(jié) 83
第6章 仿生外骨骼本體構(gòu)型設計85
6.1 仿生外骨骼結(jié)構(gòu)設計與仿真分析 85
6.1.1 結(jié)構(gòu)設計85
6.1.2 仿真分析89
6.2 踝關(guān)節(jié)執(zhí)行器的創(chuàng)新設計 92
6.3 動力外骨骼樣機 98
6.3.1 關(guān)節(jié)執(zhí)行器方案98
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6.3.3 樣機實物 102
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7.3 仿生外骨骼動力學分析111
7.4 本章小結(jié)113
第8章 基于軌跡跟蹤的仿生外骨骼自適應控制 114
8.1 基于軌跡跟蹤的自適應控制算法綜述 114
8.2單腿四自由度動力學模型115
8.3 魯棒自適應控制器設計116
8.3.1 擾動信號上確界未知的控制器設計116
8.3.2 軌跡跟蹤自適應控制方法實現(xiàn) 118
8.3.3 動態(tài)方程線性化 119
8.4 控制仿真實驗及分析120
8.5 本章小結(jié)124
第9章 基于MIMO的仿生外骨骼模糊自適應控制126
9.1 基于MIMO的模糊自適應控制綜述 126
9.2 摩擦、外加干擾和負載變化情況的模糊補償控制127
9.3數(shù)值模擬與比較130
9.4 基于MIMO的仿生外骨骼仿真分析 132
9.5 本章小結(jié)136
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10.1 基于 Backstepping的模糊自適應控制綜述137
10.2 基于Backstepping的自適應模糊控制系統(tǒng)搭建138
10.2.1 系統(tǒng)描述 138
10.2.2 Backstepping控制器的設計及穩(wěn)定性分析139
10.3 基于 Backstepping的仿生外骨骼仿真分析144
10.4 實驗驗證 147
10.4.1 可穿戴關(guān)節(jié)角度測量裝置148
10.4.2 平地實驗 148
10.4.3 上樓梯實驗 152
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11.1 基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的自適應控制綜述 159
11.2 仿生外骨骼的動力學模型 160
11.3 RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡描述 161
11.4 仿生外骨骼的 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡自適應控制 162
11.4.1 系統(tǒng)描述 162
11.4.2 模型不確定部分的 RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡逼近 163
11.4.3 控制器的設計與分析 164
11.5 基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的仿生外骨骼仿真分析 167
11.6 實驗驗證 170
11.6.1 平地實驗描述 170
11.6.2 數(shù)據(jù)采集與分析 171
11.7 本章小結(jié) 174
第12章 仿生外骨骼控制系統(tǒng)設計175
12.1 控制系統(tǒng)175
12.1.1 硬件控制系統(tǒng)175
12.1.2 軟件控制系統(tǒng)176
12.2仿生外骨骼輕量化設計與要求180
12.2.1 設計原則與要求180
12.2.2仿生外骨骼輕量化設計181
12.3 仿生外骨骼控制策略184
12.4 本章小結(jié)186
縮略詞及中英文對照188
參考文獻190
后記205
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仿生外骨骼的運動協(xié)同與自適應控制理論(智能機電技術(shù)叢書) 作者簡介
任彬，工學博士，上海大學副教授、博士生導師。兼任上海大學人工智能與醫(yī)工交叉研究中心副主任、上海市人工智能學會副秘書長，香港學者協(xié)會會員。2013年入選香江學者，2016年入選上海市青年東方學者。主要研究領(lǐng)域為人機協(xié)同、腦機交互、可穿戴設備以及智能制造系統(tǒng)、人工智能算法。作為項目負責人，主持國家自然科學基金-面上項目、國家自然科學基金-青年基金等6項；作為主要研究人員，參加并完成香港政府資助項目、國家重點基礎研究發(fā)展計劃（973計劃）、國家863計劃、國家科技重大專項、國家科技支撐計劃等多項。代表性成果包括：在Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering、Journal of Computing and Information Science in Engineering等國內(nèi)外學術(shù)期刊發(fā)表SCI/EI論文30余篇，獲授權(quán)發(fā)明專利7項，出版專著2部（《機械動力學》《可穿戴下肢外骨骼人機協(xié)同設計與實驗研究》）。
陳嘉宇,美國哥倫比亞大學工學博士,清華大學長聘副教授、博士生導師。曾于香港城市大學任助理教授及副教授。2019年入選國家海外高層次人才引進計劃（青年項目）。主要研究領(lǐng)域為人因智能建造系統(tǒng)、建造業(yè)人機協(xié)作及自動化城市建筑數(shù)字模型構(gòu)造。主持國家自然科學基金、香港優(yōu)配研究金、香港建筑業(yè)議會項目、香港環(huán)境保育基金等多項科研項目；并作為主要研究人員參與美國國家自然科學基金、美國能源署等項目。曾任香港屋宇署、香港民政事務署、香港發(fā)展局等技術(shù)委員會成員。現(xiàn)兼任 Journal of Intelligent Construction 副主編、Engineering等國際期刊編委。已發(fā)表國際期刊（SCI刊源）論文110余篇。任彬，工學博士，上海大學副教授、博士生導師。兼任上海大學人工智能與醫(yī)工交叉研究中心副主任、上海市人工智能學會副秘書長，香港學者協(xié)會會員。2013年入選香江學者，2016年入選上海市青年東方學者。主要研究領(lǐng)域為人機協(xié)同、腦機交互、可穿戴設備以及智能制造系統(tǒng)、人工智能算法。作為項目負責人，主持國家自然科學基金-面上項目、國家自然科學基金-青年基金等6項；作為主要研究人員，參加并完成香港政府資助項目、國家重點基礎研究發(fā)展計劃（973計劃）、國家863計劃、國家科技重大專項、國家科技支撐計劃等多項。代表性成果包括：在Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering、Journal of Computing and Information Science in Engineering等國內(nèi)外學術(shù)期刊發(fā)表SCI/EI論文30余篇，獲授權(quán)發(fā)明專利7項，出版專著2部（《機械動力學》《可穿戴下肢外骨骼人機協(xié)同設計與實驗研究》）。
陳嘉宇,美國哥倫比亞大學工學博士,清華大學長聘副教授、博士生導師。曾于香港城市大學任助理教授及副教授。2019年入選國家海外高層次人才引進計劃（青年項目）。主要研究領(lǐng)域為人因智能建造系統(tǒng)、建造業(yè)人機協(xié)作及自動化城市建筑數(shù)字模型構(gòu)造。主持國家自然科學基金、香港優(yōu)配研究金、香港建筑業(yè)議會項目、香港環(huán)境保育基金等多項科研項目；并作為主要研究人員參與美國國家自然科學基金、美國能源署等項目。曾任香港屋宇署、香港民政事務署、香港發(fā)展局等技術(shù)委員會成員。現(xiàn)兼任 Journal of Intelligent Construction 副主編、Engineering等國際期刊編委。已發(fā)表國際期刊（SCI刊源）論文110余篇。
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