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| 內容簡介： |
本书系统讨论了康复机器人运动控制问题，给出了提高人机系统跟踪精度和保障人机系统安全的技术方案。在研究康复机器人系统模型建立方法的基础上，分别从有限时间控制、数据驱动控制、强化学习控制视角，解决了死区补偿和人机合作环境对跟踪性能的影响问题，再从迭代学习控制、速度约束跟踪控制视角出发，解决了康复机器人运动速度感知、主动训练意图轨迹识别和主被动训练模式切换问题，并分析了人机跟踪误差系统的稳定性条件，研究了康复机器人精确跟踪控制和安全控制的关键技术。本书中提出的创新理论和方法，为康复机器人运动控制理论的发展和实际技术应用提供了有效途径。
本书控制技术新颖、内容实用、表述清晰、结合实际解决问题，主要供从事康复医疗机器人研究的科研人员参考，也可作为高等学校相关专业研究生的参考书。
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| 關於作者： |
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女，博士，教授，博士生导师。2006年9月毕业于东北大学控制科学与工程专业，获工学博士学位。2012年12月至2013年06月在日本高知工科大学智能机器人实验室工作，2006年10至今在沈阳工业大学从事教学与科研工作。主持辽宁省教育厅优秀人才项目1项，辽宁省自然科学基金项目2项，辽宁省博士启动基金项目1项，辽宁省教育厅科学研究项目2项，参与国 家级项目2项。
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| 目錄：
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第1章 绪论 001
1.1 康复机器人国内外发展现状 001
1.2 康复机器人不确定合作环境下跟踪控制的研究现状 006
1.3 康复机器人提高稳定性能控制方法的研究现状 007
1.4 康复机器人安全运动状态跟踪控制的研究现状 009
1.5 康复机器人运动意图识别的研究现状 011
参考文献 012
第2章 康复机器人的模型建立 022
2.1 康复机器人的人机合作系统 022
2.2 康复机器人的运动学模型 024
2.3 康复机器人的动力学模型 026
2.4 康复机器人的数据驱动模型 029
2.4.1 人机合作环境数据驱动模型 029
2.4.2 运动轨迹数据驱动模型 032
2.4.3 运动速度数据驱动模型 033
2.5 本章小结 036
参考文献 036
第3章 康复机器人死区补偿的有限时间控制 038
3.1 死区补偿有限时间控制 040
3.1.1 有限时间补偿控制器设计 040
3.1.2 死区宽度估计及有限时间稳定性分析 043
3.1.3 仿真分析 045
3.2 内干扰力观测的死区补偿有限时间控制 050
3.2.1 内干扰力观测器设计 050
3.2.2 随机配置网络死区估计 051
3.2.3 死区补偿控制器设计 053
3.2.4 仿真分析 058
3.3 本章小结 074
参考文献 075
第4章 康复机器人人机合作环境估计的数据驱动控制 079
4.1 康复机器人安全触发数据驱动控制 080
4.1.1 数据驱动模型系数矩阵的估计 080
4.1.2 安全触发数据驱动控制器的设计 082
4.1.3 仿真分析 085
4.2 人机合作环境估计的补偿跟踪控制 090
4.2.1 合作环境数据驱动估计的补偿控制器设计 090
4.2.2 人机系统稳定性分析 091
4.2.3 仿真分析 093
4.3 人机系统的数据驱动安全控制 101
4.3.1 数据驱动观测器的设计 101
4.3.2 速度和输入力同时约束的方法 103
4.3.3 运动速度数据模型系数矩阵的估计 106
4.3.4 数据驱动安全控制器的设计 109
4.3.5 仿真分析 111
4.4 本章小结 120
参考文献 120
第5章 康复机器人的强化学习跟踪控制 123
5.1 强化学习最优跟踪控制 124
5.1.1 最优跟踪控制器的设计 124
5.1.2 人机系统稳定性分析 130
5.1.3 仿真分析 137
5.2 速度约束强化学习最优跟踪控制 140
5.2.1 安全速度的强化学习控制器设计 140
5.2.2 稳定性分析 144
5.2.3 仿真分析 147
5.3 本章小结 151
参考文献 151
第6章 康复机器人人机速度协调的迭代学习跟踪控制 154
6.1 运动速度感知的迭代学习控制 155
6.1.1 运动速度感知方法 155
6.1.2 人机系统每步限时学习控制方法 157
6.1.3 跟踪误差系统稳定性分析 158
6.1.4 仿真分析 161
6.2 运动速度约束的迭代学习控制方法 175
6.2.1 速度约束的模型预测方法 175
6.2.2 部分记忆信息的迭代学习控制方法 177
6.2.3 跟踪误差系统稳定性分析 178
6.2.4 仿真分析 180
6.3 本章小结 185
参考文献 186
第7章 康复机器人意图轨迹识别的速度约束跟踪控制 189
7.1 康复机器人主动训练意图轨迹识别方法 190
7.1.1 意图轨迹识别的方案设计 190
7.1.2 意图轨迹识别的压力数据信息 191
7.1.3 意图轨迹识别的模糊推理方法 192
7.2 康复机器人运动速度约束跟踪控制 195
7.2.1 人机合作环境的RBF 神经网络估计 195
7.2.2 对数型BLF 速度约束控制器的设计 196
7.2.3 跟踪误差系统稳定性分析 197
7.2.4 仿真分析 200
7.3 康复机器人各轴速度约束跟踪控制 205
7.3.1 双曲正弦型BLF 各轴速度约束控制器的设计 205
7.3.2 跟踪误差系统稳定性分析 208
7.3.3 仿真分析 209
7.4 本章小结 212
参考文献 212
第8章 康复机器人主被动切换训练的跟踪控制 214
8.1 被动训练到主动训练直接切换的控制方法 215
8.1.1 人机系统不确定环境估计 215
8.1.2 被动训练的速度约束补偿控制 217
8.1.3 主动训练的有限时间学习控制 220
8.1.4 仿真分析 225
8.2 被动训练和主动训练循环切换的控制方法 230
8.2.1 人机系统切换训练的动力学模型 230
8.2.2 循环切换训练的环境估计 232
8.2.3 循环切换训练的跟踪控制方法 234
8.2.4 跟踪误差系统稳定性分析 236
8.2.5 仿真分析 239
8.3 本章小结 248
参考文献 248
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| 內容試閱：
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康复步行训练机器人可以帮助下肢运动功能障碍患者得到及时有效的治疗，不仅能使患者快速恢复行走能力，而且缓解了医护资源不足的问题，成为研究人员关注的热点。在实际应用中，康复机器人通常需要跟踪医生指定的训练轨迹，因此提高人机系统的跟踪精度和安全性是非常关键的技术。本书从运动控制视角出发，建立人机系统数学模型，在死区补偿的有限时间控制、人机合作环境估计的数据驱动控制、强化学习跟踪控制、人机速度协调的迭代学习跟踪控制、主动训练意图轨迹识别的速度约束跟踪控制、主被动切换训练的跟踪控制等方面开展了研究，提出了若干跟踪控制关键技术，丰富了康复机器人运动控制研究成果。本书主要内容如下：
① 研究了康复机器人运动速度和运动轨迹的关系，建立了运动学模型；同时，分析运动加速度和控制输入力的关系，建立了动力学模型；进一步，考虑人机合作环境对机器人运动的影响，建立了人机系统数据驱动模型。
② 研究了康复机器人死区补偿的有限时间控制技术，提出死区宽度估计方法，并设计有限时间补偿控制器，抑制死区对人机系统跟踪精度的影响；提出内干扰力观测方法和随机配置网络死区估计方法，并构建死区补偿控制器，使人机系统在有限时间内实现稳定，为提高康复机器人跟踪精度提供了方法。
③ 研究了人机系统合作环境估计的数据驱动控制技术，分别提出安全轨迹数据驱动控制方法、人机合作环境补偿的跟踪控制方法、
人机系统数据驱动安全控制方法。通过巧妙地设计触发条件，保证了人机运动轨迹的安全；并估计人机合作环境，设计数据驱动观测器补偿环境变化对跟踪精度的影响；进一步，同时约束运动速度和控制输入力，并设计数据驱动安全控制器，保证了人机运动速度的安全，为提高人机系统安全性提供了方法。
④ 研究了康复机器人强化学习跟踪控制技术，提出了强化学习跟踪控制方法和安全运动速度强化学习最优跟踪控制方法。通过设计强化学习跟踪控制器，实现了人机系统的稳定运动；进一步，约束机器人的运动速度，并设计跟踪性能指标，保障了人机系统在安全速度下实现步行训练，为获得康复机器人安全运动速度提供了方法。
⑤ 研究了人机系统运动速度协调的迭代学习控制技术，提出了速度感知的限时迭代学习控制方法和运动速度约束的部分记忆信息迭代学习控制方法。利用强化学习方法实现训练者速度感知，并设计限时学习控制器，提高人机系统稳定性；提出运动速度约束模型预测方法，利用受约束的运动速度和人机系统数学模型，建立跟踪误差系统，设计部分记忆信息的学习控制，实现人机系统安全稳定运动，为康复机器人跟踪控制提供了智能方法。
⑥研究了康复机器人主动训练模式下意图轨迹识别的速度约束跟踪控制技术，提出了意图轨迹模糊识别方法和运动速度约束跟踪控制方法。利用压力传感器数据信息模糊推理训练者的运动意图方向，在此基础上规划运动意图轨迹；设计BLF（障碍李雅普诺夫函数）速度约束控制器，跟踪规划的运动轨迹，并实现康复机器人各轴运动速度约束，为主动训练模式下约束康复机器人运动速度提供了方法。
⑦ 研究了康复机器人主动训练和被动训练切换的跟踪控制技术，提出了被动训练到主动训练直接切换的控制方法、被动训练和主动训练循环切换的控制方法。通过设计被动训练速度约束补偿控制器和主动训练有限时间学习控制器，实现训练模式直接切换；进一步，提出主被动训练新模式，并利用平均训练时间，实现训练模式循环切换，同时保证了切换训练跟踪误差系统的稳定性，为满足康复者对不同训练模式的需求提供了控制新技术。
本书是在作者多年研究成果的基础上编写而成的，在此衷心感谢日本高知工科大学王硕玉教授，感谢他多年的悉心指导和支持。
本书的编写参阅了大量的参考文献，在此对这些资料的作者一并表示感谢。
由于编写水平有限，本书的不足之处在所难免，恳请广大读者批评指正。
孙平
2025年2月
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