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第2章　人类下肢肌肉骨骼的计算分析综述24 2.1　引言24 2.2　人类行走的步态周期25 2.3　正常人类行走的生物力学27 2.4　人类行走的量化模型27 2.4.1　人类行走的运动学28 2.4.2　人类行走的动力学29 2.5　肌肉骨骼与铰接系统交互的计算分析37 2.6　结论40 参考文献41 第3章　肌电控制的人–机器人接口：一种混合运动和任务的建模方法47 3.1　引言47 3.2　EMG动作分类48 3.2.1　EMG采集与分析48 3.2.2　动作分类51 3.3　人类接口的任务建模53 3.3.1　人类任务建模53 3.3.2　结合肌电建模与任务建模55 3.4　使用任务建模的肌电控制人–机器人接口56 3.4.1　系统描述56 3.4.2　动作分类实验58 3.4.3　机器人操作实验60 3.5　讨论与总结62 3.5.1　分类准确率的增加62 3.5.2　BN任务模型对分类结果的影响63 参考文献64 第4章　基于家庭的姿势平衡康复的个性化建模68 4.1　引言68 4.2　基于家庭的姿势平衡康复68 4.3　身体肢体的参数70 4.4　人类受试者的质心位置估计70 4.5　方法72 4.5.1　SESC计算72 4.5.2　使用卡尔曼滤波器的SESC参数识别和视觉反馈73 4.5.3　角动量的零速率74 4.5.4　实验75 4.6　实验结果76 4.6.1　高成本传感器对比便携式传感器76 4.6.2　收敛–骨架着色反馈与无视觉反馈78 4.6.3　使用新运动集进行交叉验证78 4.6.4　姿势稳定指数80 4.7　讨论81 4.8　结论81 参考文献81 第5章　步态恢复的混合神经假体的建模和动态优化85 5.1　引言85 5.2　动态模型86 5.2.1　初始双重支撑阶段86 5.2.2　单一支撑阶段87 5.2.3　冲击和最终双重支撑阶段89 5.3　动态优化90 5.4　仿真与结果91 5.4.1　在对抗肌肉副之间切换91 5.4.2　对抗肌肉副的共激活作用91 5.4.3　混合关节致动器91 5.4.4　模拟结果92 5.5　结论与未来的工作94 附录95 参考文献96 第6章　身体运动感测的柔性可穿戴机器人技术98 6.1　身体运动感测98 6.2　嵌入导电液的柔性人造皮肤101 6.3　应变敏感的导电聚合物106 6.4　用于运动感测的光纤可穿戴传感器110 6.5　结论与未来的发展112 参考文献112 第二部分　人类认知和肌肉技能的建模及应用 第7章　辅助和康复机器人的非侵入性脑机接口技术综述118 7.1　引言118 7.2　脑机接口118 7.2.1　脑电图118 7.2.2　大脑活动的类型119 7.2.3　BMI的类别119 7.2.4　伪迹信号119 7.2.5　基于感觉运动节律的BMI120 7.2.6　性能评估123 7.3　辅助机器人的BMI123 7.3.1　共享控制123 7.3.2　BMI与非穿戴式机器人124 7.3.3　BMI与可穿戴式机器人124 7.4　康复机器人的BMI127 7.4.1　上肢运动恢复127 7.4.2　下肢与步态恢复128 7.5　结论129 致谢130 参考文献130 第8章　辅助机器人中人–机器人协作的意图推理139 8.1　背景技术139 8.2　研究挑战和解决方法141 8.2.1　系统建模141 8.2.2　意图推理142 8.2.3　在线模型学习146 8.3　应用147 8.3.1　人–机器人协作148 8.3.2　辅助机器人150 8.4　讨论153 8.5　结论153 附录153 参考文献157 第9章　生物力学的HRI建模和外骨骼辅助应用的机电一体化设计160 9.1　引言160 9.2　外骨骼设计的挑战161 9.2.1　人–外骨骼系统的生物力学建模161 9.2.2　运动结构162 9.2.3　致动器162 9.2.4　感测163 9.3　生物力学建模163 9.4　HRI模型的开发164 9.5　设计实例165 9.5.1　实例一：用于重力补偿的弹簧加载的外骨骼165 9.5.2　实例二：2自由度主动辅助外骨骼168 9.6　结论171 致谢172 参考文献172 第10章　辅助机器人的人类心理建模174 10.1　引言174 10.2　人类特征的维度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　构建HRI的行为模型178 10.4　经济决策模型179 10.4.1　神经经济学181 10.4.2　认知架构183 10.5　心理推理模型183 10.5.1　心理特征的检测和建模184 10.5.2　利用情景185 10.6　结论185 內容試閱： 前言Human Modeling for Bio-Inspired Robotics： Mechanical Engineering in Assistive Technologies缘起未来的医疗与辅助技术的发展，需要对人因工程进行很好的研究和理解，因为医疗与辅助系统的设计、控制和分析流程是严重依赖人类交互行为的。这些包含医疗与辅助机器人在内的新兴领域的出现，归因于人们为提高生活质量而不断增长的对新技术的需求。例如，美国政府在2011年宣布的“全国机器人行动倡议”，就是鼓励和支持在“人类参与交互循环”机器人系统或“人机协作机器人”领域中开展科学研究。 除了需要理解传统机器人学中的关键内容，诸如力学和编程，这项新兴的研究还需要从工程的角度分析人类运动学、生理学和心理学，也就是本书中所谓的“人类建模”。要掌握该领域复杂和跨学科的内容，并将理论知识应用到实际中，必须对该领域进行系统级的研究。 与人机协作机器人相关的研究成果倾向于发表在主题非常宽泛的期刊和会议论文集中，宽泛的主题使得新进的研究人员难以有效地找到研究材料。本书旨在为学术界和工业界的研究人员提供该领域的基础知识，并且展示了趋向于宏观（人类实际尺寸）应用的人类功能的力学和控制中的最新研究结果。这些内容由相关领域的高级专家组织和编写。虽然视觉与听觉系统的建模也很重要，但是这些内容超出了本书作者的专业知识范围，因此不包括在内。 本书中收集的工作提供了对人体机构的系统级的讨论，讨论的主题包括解剖学、肌肉骨骼、神经与认知系统的建模，以及运动的功能、自适应性和整合性。本书的目标读者是机器人等相关方向的研究生，以及新加入这个研究领域、需要尽快提高机械设计与控制能力的专业工程师。本书假设读者在工程学上具有基本的本科知识水平，例如机械、生物医学或电气工程。本书每章强调并总结了一项主题研究的背景、挑战、关键成果、应用和未来趋势，同时最大限度地减少高等数学的知识。本书的这种设置方法还旨在向具有生理学和生物医学背景的读者介绍工程方面的知识。虽然每章都是一篇独立的、完整的论文，但是这些论文是围绕着一个一致的主题组织的。 本书的作者们已经在IEEE国际机器人与自动化大会、IEEE先进智能机电一体化大会和ASME动力学与控制大会上组织了多个研讨会和专题报告会。这项工作得到了ASME动力学系统和控制部门的机械电子学、机器人和生物系统技术委员会的支持。我们要感谢所有组织者、主题演讲者和提供帮助的工作人员。 内容组织本书涵盖了人类建模的两大主题： 1）人类肌肉骨骼系统的建模及应用，人类运动的计算分析、建模及应用。 2）人类认知和肌肉技能的建模及应用。 本书中有6个关注人类肌肉骨骼系统和人类运动的计算分析的主题。在第1章中，Deshpande等人提出了一种人类掌指关节的被动刚性的建模方法，以及肌腱单元和囊状韧带复合体弹性的建模方法；他们对10个人类受试者进行实验，并收集关节角度和指尖力度的数据。在第2章中，Alamdari和Krovi主要关注如何更好地理解人类下肢与肢体环境的物理相互作用，并对这类计算建模方法进行了综述，还讨论了人–机器人交互的应用设置。在第3章，Bu等人阐述了基于肌电（EMG）信号的人–机器人接口的混合运动与任务的建模框架，并且介绍了使用任务建模的EMG控制的人–机器人接口的案例研究。在第4章中，Hayashibe等人概述了基于家庭的康复系统以及该系统的最先进产品，并且提出了考虑特定主题变量平衡的个性化测量方案。在第5章中，sharma和kirsch讨论了使用正向动态优化方法与三连杆动态行走模型来进行关节角度轨迹的计算，该计算需要获得最小电刺激或电机转矩输入。在第6章中，Park概述了主要依赖于身体运动的柔性可穿戴技术，并用辅助和康复技术的多个示例讨论了集成有各种柔性可穿戴传感器和致动器的机器人系统。 本书还包含关注人类认知和肌肉技能建模方法的5个主题。在第7章中，Lisi和Morimoto概述了可行的非侵入性技术，随后详细描述了基于感觉运动节律（SMR）的脑机接口（BMI）技术，并描述了在实现基于SMR的解码器及其主要组件中的重要挑战。在第8章中，Ravichandar和Dani概述了人类意图估计算法，并介绍了一种推断人类操作者手臂运动意图的算法，该算法根据微软 Kinect传感器的观察结果进行推断。在第9章中，Bai和Christensen概述了外骨骼设计的主要挑战，并介绍了基于人–机器人交互的生物机构模拟器的设计方法，该方法旨在有效地设计外骨骼结构和运动控制器以根据需要实现运动辅助。在第10章中，Wagner和Briscoe研究了众望所归的下一代机器人系统，这些机器人将能与患者进行社交互动，对患者的情绪、个性和喜恶进行建模，并使用这些交互信息来指导机器人进行相应协助的决策。最后，在第11章中，Ueda等人针对人–机器人身体相互作用中的神经运动适应机制，探讨了相关的理论、方法和工具。

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