醫(yī)療機器人建模與制造

目　　錄
Human Modeling for Bio-Inspired Robotics: Mechanical Engineering in Assistive Technologies
譯者序
前言
第一部分　人類肌肉骨骼系統(tǒng)的建模及應用，人類運動的計算分析、建模及應用
第1章　在機器人手掌中為提升操作性而實現(xiàn)的類人關節(jié)剛性 2
1.1　引言 2
1.2　關節(jié)剛性的建模 2
1.2.1　方法 2
1.2.2　實驗結果 7
1.2.3　關節(jié)剛性建模的總結 12
1.2.4　對具有并行柔性的機器人關節(jié)的分析 13
1.2.5　時間延遲作用 13
1.2.6　加入并行柔性的作用 14
1.2.7　系統(tǒng)并行柔性的設計指南 16
1.3　被動關節(jié)剛性的多指操縱 16
1.3.1　系統(tǒng)模型 16
1.3.2　抓握穩(wěn)定性分析 17
1.3.3　操作控制器的設計 17
1.3.4　實驗與結果 18
1.4　討論 21
參考文獻 22
第2章　人類下肢肌肉骨骼的計算分析綜述 24
2.1　引言 24
2.2　人類行走的步態(tài)周期 25
2.3　正常人類行走的生物力學 27
2.4　人類行走的量化模型 27
2.4.1　人類行走的運動學 28
2.4.2　人類行走的動力學 29
2.5　肌肉骨骼與鉸接系統(tǒng)交互的計算分析 37
2.6　結論 40
參考文獻 41
第3章　肌電控制的人–機器人接口：一種混合運動和任務的建模方法 47
3.1　引言 47
3.2　EMG動作分類 48
3.2.1　EMG采集與分析 48
3.2.2　動作分類 51
3.3　人類接口的任務建模 53
3.3.1　人類任務建模 53
3.3.2　結合肌電建模與任務建模 55
3.4　使用任務建模的肌電控制人–機器人接口 56
3.4.1　系統(tǒng)描述 56
3.4.2　動作分類實驗 58
3.4.3　機器人操作實驗 60
3.5　討論與總結 62
3.5.1　分類準確率的增加 62
3.5.2　BN任務模型對分類結果的影響 63
參考文獻 64
第4章　基于家庭的姿勢平衡康復的個性化建模 68
4.1　引言 68
4.2　基于家庭的姿勢平衡康復 68
4.3　身體肢體的參數(shù) 70
4.4　人類受試者的質(zhì)心位置估計 70
4.5　方法 72
4.5.1　SESC計算 72
4.5.2　使用卡爾曼濾波器的SESC參數(shù)識別和視覺反饋 73
4.5.3　角動量的零速率 74
4.5.4　實驗 75
4.6　實驗結果 76
4.6.1　高成本傳感器對比便攜式傳感器 76
4.6.2　收斂–骨架著色反饋與無視覺反饋 78
4.6.3　使用新運動集進行交叉驗證 78
4.6.4　姿勢穩(wěn)定指數(shù) 80
4.7　討論 81
4.8　結論 81
參考文獻 81
第5章　步態(tài)恢復的混合神經(jīng)假體的建模和動態(tài)優(yōu)化 85
5.1　引言 85
5.2　動態(tài)模型 86
5.2.1　初始雙重支撐階段 86
5.2.2　單一支撐階段 87
5.2.3　沖擊和最終雙重支撐階段 89
5.3　動態(tài)優(yōu)化 90
5.4　仿真與結果 91
5.4.1　在對抗肌肉副之間切換 91
5.4.2　對抗肌肉副的共激活作用 91
5.4.3　混合關節(jié)致動器 91
5.4.4　模擬結果 92
5.5　結論與未來的工作 94
附錄 95
參考文獻 96
第6章　身體運動感測的柔性可穿戴機器人技術 98
6.1　身體運動感測 98
6.2　嵌入導電液的柔性人造皮膚 101
6.3　應變敏感的導電聚合物 106
6.4　用于運動感測的光纖可穿戴傳感器 110
6.5　結論與未來的發(fā)展 112
參考文獻 112
第二部分　人類認知和肌肉技能的建模及應用
第7章　輔助和康復機器人的非侵入性腦機接口技術綜述 118
7.1　引言 118
7.2　腦機接口 118
7.2.1　腦電圖 118
7.2.2　大腦活動的類型 119
7.2.3　BMI的類別 119
7.2.4　偽跡信號 119
7.2.5　基于感覺運動節(jié)律的BMI 120
7.2.6　性能評估 123
7.3　輔助機器人的BMI 123
7.3.1　共享控制 123
7.3.2　BMI與非穿戴式機器人 124
7.3.3　BMI與可穿戴式機器人 124
7.4　康復機器人的BMI 127
7.4.1　上肢運動恢復 127
7.4.2　下肢與步態(tài)恢復 128
7.5　結論 129
致謝 130
參考文獻 130
第8章　輔助機器人中人–機器人協(xié)作的意圖推理 139
8.1　背景技術 139
8.2　研究挑戰(zhàn)和解決方法 141
8.2.1　系統(tǒng)建模 141
8.2.2　意圖推理 142
8.2.3　在線模型學習 146
8.3　應用 147
8.3.1　人–機器人協(xié)作 148
8.3.2　輔助機器人 150
8.4　討論 153
8.5　結論 153
附錄 153
參考文獻 157
第9章　生物力學的HRI建模和外骨骼輔助應用的機電一體化設計 160
9.1　引言 160
9.2　外骨骼設計的挑戰(zhàn) 161
9.2.1　人–外骨骼系統(tǒng)的生物力學建模 161
9.2.2　運動結構 162
9.2.3　致動器 162
9.2.4　感測 163
9.3　生物力學建模 163
9.4　HRI模型的開發(fā) 164
9.5　設計實例 165
9.5.1　實例一：用于重力補償?shù)膹椈杉虞d的外骨骼 165
9.5.2　實例二：2自由度主動輔助外骨骼 168
9.6　結論 171
致謝 172
參考文獻 172
第10章　輔助機器人的人類心理建模 174
10.1　引言 174
10.2　人類特征的維度 175
10.2.1　性格 176
10.2.2　情感和心情 176
10.2.3　智力 177
10.2.4　社交智力 177
10.3　構建HRI的行為模型 178
10.4　經(jīng)濟決策模型 179
10.4.1　神經(jīng)經(jīng)濟學 181
10.4.2　認知架構 183
10.5　心理推理模型 183
10.5.1　心理特征的檢測和建模 184
10.5.2　利用情景 185
10.6　結論 185