多自由度并联康复机器人及其人机交互控制

世界卫生组织预测，到2050年，60岁以上老人将占世界总人口的五分之一。我国也即将进入深度老龄化社会，各类脑卒中、偏瘫、肢体残疾等运动障碍患者数量增多。通过人工或简单的医疗设备进行康复理疗，已经远远不能满足社会的康复需求，因此康复机器人技术应运而生并且成为机器人领域的研究热点。《“健康中国2030”规划纲要》《国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》《“十四五”机器人产业发展规划》等都将医疗康复设备列为重点内容之一。将机器人技术应用于康复医疗领域，不仅可以将康复医师从繁重的训练任务中解放出来，减轻医疗人员的负担，而且可以帮助患者进行更加科学有效的康复训练，使患者的运动机能得到更好的恢复。本书根据国内外多自由度康复机器人的*新发展模式，结合下肢踝关节辅助康复需求特点，力图从不同的角度全面介绍多自由度并联康复机器人及其人机交互控制方法的系统技术和工程应用。尽可能结合实际工程应用技术深入、全面、广泛地向读者介绍多自由度康复机器人的驱动、传感、构型、控制和应用技术。全书从介绍康复机器人技术现状开始，总体沿着多自由度并联康复机器人的机构组成和人机交互控制应用展开，阐述了康复机器人的驱动与传感技术、并联机构及刚性和柔性康复机器人实例、力反馈交互控制和柔顺控制、基于生物信号的人机交互接口、肌电自主控制和脑机协作控制等，*后讨论了并联康复机器人在下肢和脚踝辅助训练中的作用以及多自由度机器人的未来发展趋势。本书是在研究团队多年科研实践的基础上撰写的，共分9章，第1章至第3章由刘泉和孟伟撰写，第4章至第7章由艾青松和孟伟撰写，第8章和第9章由刘泉和陈昆撰写。全书由刘泉统稿，艾青松校对。在本书撰写过程中，马力、廖杨喆、阳俊等团队教师，左洁、刘艾明、朱承祥、张从胜、周蕾、张亚楠和徐图等同学协助搜集整理了部分资料，在此一并致谢。本书全面介绍了康复机器人的概念及其背景，深入探讨了面向下肢和脚踝康复的多自由度并联机器人理论基础和应用技术与系统，可以为该领域面向本科生、研究生的教学提供参考，也可作为相关企业工程技术人员的参考书。作者2022年5月

本书面向“健康中国”战略，总结了研究团队近年来在多自由度并联康复机器人及其人机交互控制方面的重要研究进展和成果，充分阐述了多自由度康复机器人的背景、驱动、构型、控制系统和应用技术，综合探讨了康复机器人的驱动与传感技术、并联机构及康复机器人实例、下肢康复机器人的力反馈交互控制和肌电自主控制、基于生物信号的人机交互接口，以及气动脚踝康复机器人的柔顺控制和脑机协作控制，*后讨论了康复机器人在柔性外骨骼结构、可穿戴传感设备和以患者为中心的控制策略方面的发展趋势。本书旨在为从事康复机器人科学和技术研究及产品开发的科技工作者、老师和学生提供有益的参考，可作为高职高专机械电子信息及相关专业基础课程的教材，也可供工程技术人员参考。

1985年毕业于华中工学院无线电系，一直在高校从事教学与科研工作。主要研究方向为信号处理、故障诊断、信号检测理论及应用。近5年来，主持国家自然科学基金(重大)子项1项、国家自然科学基金面上项目2项、国家863计划项目2项、国家973项目（军口）子项1项等国家和省部级项目20余项。获国家优秀教学成果二等奖1项、湖北省优秀教学成果一等奖3项、省部级科技奖5项。发表SCI学术论文40余篇，获授权国家发明专利20余项。现为通信工程国家教学团队和国家特色专业负责人、湖北省名师工作室负责人、“信号与系统”和“数字信号处理”国家精品课和国家资源共享课的负责人，以及“现代信号处理技术在生活中的应用”国家视频公开课负责人；主编著作（教材）9本，其中2本为国家“十一五”规划教材。

本书旨在为从事康复机器人科学和技术研究及产品开发的科技工作者、老师和学生提供有益的参考，可作为高职高专机械电子信息及相关专业基础课程的教材，也可供工程技术人员参考。

第1章康复机器人概述/1

1.1绪论/1

1.2多自由度康复机器人/3

1.2.1多自由度康复机器人机构/3

1.2.2气动肌肉驱动的康复机器人/9

1.3康复机器人的控制/13

1.3.1机器人辅助康复训练模式/13

1.3.2康复机器人控制方法/16

1.4康复机器人关键技术分析/28

1.5本章小结/30

本章参考文献/30

第2章康复机器人的驱动与传感技术/45

2.1康复机器人驱动技术/45

2.1.1刚性驱动器/45

2.1.2气动肌肉驱动器/47

2.1.3新型柔性驱动器/48

2.2康复机器人传感技术/53

2.2.1物理信息传感器/53

2.2.2生物信息传感器/58

2.2.3新型光纤传感器/66

2.3本章小结 /72

本章参考文献/72

第3章并联机构及康复机器人实例/76

3.1多自由度并联机构及其应用/76

3.1.1多自由度并联机器人/76

3.1.2并联机构在康复中的应用/81

3.2六自由度并联下肢康复机器人/83

3.2.1六自由度并联机器人机构/84

3.2.2下肢康复机器人运动学模型/84

3.2.3下肢康复机器人动力学模型/89

3.2.4下肢康复机器人系统集成/91

3.3二自由度并联脚踝康复机器人/94

3.3.1二自由度并联机器人机构/94

3.3.2脚踝康复机器人运动学模型/97

3.3.3脚踝康复机器人动力学模型/100

3.3.4脚踝康复机器人系统集成/103

3.4本章小结/106

本章参考文献/107

第4章下肢康复机器人的力反馈交互控制/111

4.1下肢康复机器人力/位置混合控制/111

4.1.1力/位置混合控制原理及结构/111

4.1.2力/位置混合控制仿真平台/114

4.1.3基于力的机器人辅助康复训练策略/117

4.1.4机器人的力/位置混合控制实验/119

4.2基于阻抗模型的康复机器人交互控制/124

4.2.1阻抗模型及阻抗控制原理/125

4.2.2康复机器人自适应阻抗控制/127

4.2.3基于阻抗的虚拟管道按需辅助/130

4.2.4实验结果及分析/133

4.3本章小结/139

本章参考文献/140

第5章气动脚踝康复机器人的柔顺控制/142

5.1气动肌肉的柔顺性建模/142

5.1.1气动肌肉的结构与工作原理/142

5.1.2气动肌肉力位移气压模型/144

5.1.3气动肌肉的变刚度模型/145

5.2末端柔顺的脚踝康复机器人导纳控制/146

5.2.1任务空间导纳控制原理及结构/147

5.2.2脚踝关节主动力矩模型/149

5.2.3机器人导纳控制器实现/151

5.3柔性脚踝康复机器人层级柔顺控制/155

5.3.1基于自适应调节的层级柔顺控制/155

5.3.2层级柔顺实验及结果分析/157

5.4本章小结/163

本章参考文献/164

第6章基于生物信号的人机交互接口/166

6.1基于肌电信号的运动意图识别/166

6.1.1肌电信号预处理与特征提取/166

6.1.2下肢多源特征参数分析/167

6.1.3基于多源信息的运动意图识别/176

6.2神经肌肉模型及其控制接口/181

6.2.1骨骼肌肉建模/182

6.2.2参数辨识及模型验证/186

6.2.3肌电驱动的机械臂自主控制/193

6.3脑电信号及其识别/196

6.3.1P300/SSVEP信号及特征提取/197

6.3.2P300/SSVEP意图信号的识别/200

6.3.3基于SSVEP/P300的脑机接口/201

6.4本章小结/207

本章参考文献/207

第7章下肢康复机器人的肌电自主控制/213

7.1基于肌体状态的下肢康复机器人变阻抗控制/213

7.1.1肌肉活动状态和肌力分析/213

7.1.2适应肌体活动的变阻抗控制/215

7.1.3实验结果及分析/217

7.2动作意图主导的下肢康复机器人协作控制/224

7.2.1患者肌体疲劳状态评估/224

7.2.2疲劳避免自适应阻抗控制/231

7.2.3患者主导的人肌机协作控制/236

7.3本章小结/242

本章参考文献/243

第8章脚踝康复机器人的脑机协作控制/245

8.1基于运动想象脑电信号的意图识别/245

8.1.1运动想象脑电信号预处理/245

8.1.2基于脑网络的通道选择/248

8.1.3基于多域特征融合的运动想象分类/250

8.2基于运动想象的脚踝机器人协作控制/255

8.2.1基于运动想象的脑控机器人系统/255

8.2.2脚踝康复机器人的脑机协作控制/258

8.2.3实验结果及分析/260

8.3本章小结/265

本章参考文献/265

第9章总结/268

9.1全书工作总结/268

9.2未来研究展望/270

本章参考文献/272

该书对机电一体化、生物机器人、人机交互、智能控制等领域的专家、学者、和研究生从事康复机器人方面的研究具有重要参考价值。