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內容簡介

　　《機器人學譯叢：醫療機器人建模與製造》主要介紹醫療機器人的基礎知識、研究挑戰、關鍵成果、應用以及未來發展趨勢，包含輔助、康復和服務等機器人類彆。每章都由該領域的專傢撰寫，涵蓋解剖造型、肌肉骨骼、神經和認知係統，以及運動能力、自適應性、集成性和安全問題等。其中關於機械和控製方麵的大規模尖端應用對於學術界和工業界有很高的參考價值。
　　《機器人學譯叢：醫療機器人建模與製造》適閤機器人領域的研究者、學生和技術人員鞏固理論基礎、瞭解業界前沿，也適閤生物醫學領域的讀者瞭解相關工程實踐。

作者簡介

Jun Ueda，佐治亞理工學院機械工程學院副教授，研究領域為電子工程、控製係統工程和機械工程，是機器人領域係統動力學和魯棒控製方麵的專傢，並為工業和醫療應用開發傳感和驅動設備。
Yuichi Kurita，廣島大學工程部副教授，是機器人領域人機工程分析和生理測量方麵的專傢，曾參與的項目包括研發可提高人類感知和運動能力的輔助設備以及醫療應用中的觸覺建模等。

內頁插圖

目錄

目　　錄
Human Modeling for Bio-Inspired Robotics: Mechanical Engineering in Assistive Technologies
譯者序
前言
第一部分　人類肌肉骨骼係統的建模及應用，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的類人關節剛性 2
1.1　引言 2
1.2　關節剛性的建模 2
1.2.1　方法 2
1.2.2　實驗結果 7
1.2.3　關節剛性建模的總結 12
1.2.4　對具有並行柔性的機器人關節的分析 13
1.2.5　時間延遲作用 13
1.2.6　加入並行柔性的作用 14
1.2.7　係統並行柔性的設計指南 16
1.3　被動關節剛性的多指操縱 16
1.3.1　係統模型 16
1.3.2　抓握穩定性分析 17
1.3.3　操作控製器的設計 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　肌肉骨骼與鉸接係統交互的計算分析 37
2.6　結論 40
參考文獻 41
第3章　肌電控製的人–機器人接口：一種混閤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　結閤肌電建模與任務建模 55
3.4　使用任務建模的肌電控製人–機器人接口 56
3.4.1　係統描述 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　基於傢庭的姿勢平衡康復的個性化建模 68
4.1　引言 68
4.2　基於傢庭的姿勢平衡康復 68
4.3　身體肢體的參數 70
4.4　人類受試者的質心位置估計 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參數識彆和視覺反饋 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　姿勢穩定指數 80
4.7　討論 81
4.8　結論 81
參考文獻 81
第5章　步態恢復的混閤神經假體的建模和動態優化 85
5.1　引言 85
5.2　動態模型 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　衝擊和最終雙重支撐階段 89
5.3　動態優化 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　混閤關節緻動器 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　應變敏感的導電聚閤物 106
6.4　用於運動感測的光縴可穿戴傳感器 110
6.5　結論與未來的發展 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的類彆 119
7.2.4　僞跡信號 119
7.2.5　基於感覺運動節律的BMI 120
7.2.6　性能評估 123
7.3　輔助機器人的BMI 123
7.3.1　共享控製 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　下肢與步態恢復 128
7.5　結論 129
緻謝 130
參考文獻 130
第8章　輔助機器人中人–機器人協作的意圖推理 139
8.1　背景技術 139
8.2　研究挑戰和解決方法 141
8.2.1　係統建模 141
8.2.2　意圖推理 142
8.2.3　在綫模型學習 146
8.3　應用 147
8.3.1　人–機器人協作 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 161
9.2.1　人–外骨骼係統的生物力學建模 161
9.2.2　運動結構 162
9.2.3　緻動器 162
9.2.4　感測 163
9.3　生物力學建模 163
9.4　HRI模型的開發 164
9.5　設計實例 165
9.5.1　實例一：用於重力補償的彈簧加載的外骨骼 165
9.5.2　實例二：2自由度主動輔助外骨骼 168
9.6　結論 171
緻謝 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　人類特徵的維度 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　經濟決策模型 179
10.4.1　神經經濟學 181
10.4.2　認知架構 183
10.5　心理推理模型 183
10.5.1　心理特徵的檢測和建模 184
10.5.2　利用情景 185
10.6　結論 185

前言/序言

前　　言Human Modeling for Bio-Inspired Robotics: Mechanical Engineering in Assistive Technologies緣起未來的醫療與輔助技術的發展，需要對人因工程進行很好的研究和理解，因為醫療與輔助係統的設計、控製和分析流程是嚴重依賴人類交互行為的。這些包含醫療與輔助機器人在內的新興領域的齣現，歸因於人們為提高生活質量而不斷增長的對新技術的需求。例如，美國政府在2011年宣布的“全國機器人行動倡議”，就是鼓勵和支持在“人類參與交互循環”機器人係統或“人機協作機器人”領域中開展科學研究。
除瞭需要理解傳統機器人學中的關鍵內容，諸如力學和編程，這項新興的研究還需要從工程的角度分析人類運動學、生理學和心理學，也就是本書中所謂的“人類建模”。要掌握該領域復雜和跨學科的內容，並將理論知識應用到實際中，必須對該領域進行係統級的研究。
與人機協作機器人相關的研究成果傾嚮於發錶在主題非常寬泛的期刊和會議論文集中，寬泛的主題使得新進的研究人員難以有效地找到研究材料。本書旨在為學術界和工業界的研究人員提供該領域的基礎知識，並且展示瞭趨嚮於宏觀（人類實際尺寸）應用的人類功能的力學和控製中的最新研究結果。這些內容由相關領域的高級專傢組織和編寫。雖然視覺與聽覺係統的建模也很重要，但是這些內容超齣瞭本書作者的專業知識範圍，因此不包括在內。
本書中收集的工作提供瞭對人體機構的係統級的討論，討論的主題包括解剖學、肌肉骨骼、神經與認知係統的建模，以及運動的功能、自適應性和整閤性。本書的目標讀者是機器人等相關方嚮的研究生，以及新加入這個研究領域、需要盡快提高機械設計與控製能力的專業工程師。本書假設讀者在工程學上具有基本的本科知識水平，例如機械、生物醫學或電氣工程。本書每章強調並總結瞭一項主題研究的背景、挑戰、關鍵成果、應用和未來趨勢，同時最大限度地減少高等數學的知識。本書的這種設置方法還旨在嚮具有生理學和生物醫學背景的讀者介紹工程方麵的知識。雖然每章都是一篇獨立的、完整的論文，但是這些論文是圍繞著一個一緻的主題組織的。
本書的作者們已經在IEEE國際機器人與自動化大會、IEEE先進智能機電一體化大會和ASME動力學與控製大會上組織瞭多個研討會和專題報告會。這項工作得到瞭ASME動力學係統和控製部門的機械電子學、機器人和生物係統技術委員會的支持。我們要感謝所有組織者、主題演講者和提供幫助的工作人員。
內容組織本書涵蓋瞭人類建模的兩大主題：
1）人類肌肉骨骼係統的建模及應用，人類運動的計算分析、建模及應用。
2）人類認知和肌肉技能的建模及應用。
本書中有6個關注人類肌肉骨骼係統和人類運動的計算分析的主題。在第1章中，Deshpande等人提齣瞭一種人類掌指關節的被動剛性的建模方法，以及肌腱單元和囊狀韌帶復閤體彈性的建模方法；他們對10個人類受試者進行實驗，並收集關節角度和指尖力度的數據。在第2章中，Alamdari和Krovi主要關注如何更好地理解人類下肢與肢體環境的物理相互作用，並對這類計算建模方法進行瞭綜述，還討論瞭人–機器人交互的應用設置。在第3章，Bu等人闡述瞭基於肌電（EMG）信號的人–機器人接口的混閤運動與任務的建模框架，並且介紹瞭使用任務建模的EMG控製的人–機器人接口的案例研究。在第4章中，Hayashibe等人概述瞭基於傢庭的康復係統以及該係統的最先進産品，並且提齣瞭考慮特定主題變量平衡的個性化測量方案。在第5章中，sharma和kirsch討論瞭使用正嚮動態優化方法與三連杆動態行走模型來進行關節角度軌跡的計算，該計算需要獲得最小電刺激或電機轉矩輸入。在第6章中，Park概述瞭主要依賴於身體運動的柔性可穿戴技術，並用輔助和康復技術的多個示例討論瞭集成有各種柔性可穿戴傳感器和緻動器的機器人係統。
本書還包含關注人類認知和肌肉技能建模方法的5個主題。在第7章中，Lisi和Morimoto概述瞭可行的非侵入性技術，隨後詳細描述瞭基於感覺運動節律（SMR）的腦機接口（BMI）技術，並描述瞭在實現基於SMR的解碼器及其主要組件中的重要挑戰。在第8章中，Ravichandar和Dani概述瞭人類意圖估計算法，並介紹瞭一種推斷人類操作者手臂運動意圖的算法，該算法根據微軟 Kinect傳感器的觀察結果進行推斷。在第9章中，Bai和Christensen概述瞭外骨骼設計的主要挑戰，並介紹瞭基於人–機器人交互的生物機構模擬器的設計方法，該方法旨在有效地設計外骨骼結構和運動控製器以根據需要實現運動輔助。在第10章中，Wagner和Briscoe研究瞭眾望所歸的下一代機器人係統，這些機器人將能與患者進行社交互動，對患者的情緒、個性和喜惡進行建模，並使用這些交互信息來指導機器人進行相應協助的決策。最後，在第11章中，Ueda等人針對人–機器人身體相互作用中的神經運動適應機製，探討瞭相關的理論、方法和工具。
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