- 智能机器人系统设计与生物电信号控制
- - 作者：肖飞云|责编:陈喆
  - 出版社：化学工业
  - ISBN：9787122488534
  - 出版日期：2026/01/01
  - 页数：460
- 售价：51.2

内容大纲
人与智能机器人的交互过程要求机器人能够获取人类的运动意图，而这离不开对人类生物电信号的解析与应用，因此衍生出生物电信号控制与处理相关理论和方法，用于实现人与智能机器人的智能信息感知与人机交互。本书侧重于生-机-电机器人系统的结构设计、硬件设计、控制算法及生物信号在医疗、康复等领域的应用，涵盖智能机器人机构设计基础、运动学与动力学基础、信息感知常用传感器、生物电信号处理基础、控制基础、构型设计、信息感知与人机交互、脑电控制、肌电控制、多模态生物电信号控制、嵌入式系统设计、上位机系统设计，涉及康复机器人、外骨骼机器人、智能假肢、仿人机器人这四类智能机器人设备及其人机交互控制相关理论方法。
本书配套资源丰富，可供机器人、生物医学等领域的技术工作者阅读参考，也可作为高等院校相关专业师生的教学参考书。
作者介绍
肖飞云工学博士，合肥工业大学副教授，硕士生导师，安徽省老年医学学会康复医学专业委员会委员。主要从事机器人构型设计、生物电信号处理、人机交互控制等方面的研究工作。先后在国家自然科学基金、安徽省自然科学基金、合肥市自然科学基金项目等的资助下，开展了智能机器人系统设计与生物电信号控制相关理论和工程应用的研究，发表论文30余篇。
目录
第1章  绪论
  1.1  智能机器人简介
    1.1.1  智能机器人概念
    1.1.2  智能机器人组成
  1.2  生物电信号简介
    1.2.1  中枢神经系统-外周神经系统-肌肉系统简介
    1.2.2  脑电信号简介
    1.2.3  肌电信号简介
  1.3  人机交互简介
    1.3.1  信息感知简介
    1.3.2  交互控制简介
    1.3.3  交互界面简介
  1.4  本书总体内容框架
第2章  智能机器人机构设计基础
  2.1  自由度计算
    2.1.1  构件无约束下的自由度数
    2.1.2  构件有约束下的自由度数计算
  2.2  连杆机构
    2.2.1  连杆机构设计步骤
    2.2.2  曲柄摇杆机构、曲柄滑块机构及其演化
    2.2.3  连杆机构在机器人机构设计中的应用
    2.2.4  机构组合方法
  2.3  蜗轮蜗杆机构、圆锥齿轮机构、滚珠丝杠与滑动丝杠机构
    2.3.1  蜗轮蜗杆机构、圆锥齿轮机构、滚珠丝杠机构特点与应用
    2.3.2  滑动丝杠、行星滚珠丝杠机构特点及应用
    2.3.3  蜗轮蜗杆机构和圆锥齿轮机构传动方向与传动比计算
  2.4  直齿轮、斜齿轮、齿轮齿条传动与带传动
    2.4.1  直齿轮、斜齿轮、齿轮齿条传动与带传动特点
    2.4.2  直齿轮斜齿轮传动、齿轮齿条传动与带传动传动比
    2.4.3  直齿轮、斜齿轮、齿轮齿条与带传动在机器人中的应用
  2.5  钢丝绳传动与套索传动
    2.5.1  钢丝绳传动基本类型
    2.5.2  钢丝绳传动优缺点
    2.5.3  套索传动
    2.5.4  套索传动优缺点
    2.5.5  钢丝绳传动和套索传动在机器人中的应用
  2.6  滚动轴承
    2.6.1  滚动轴承作用
    2.6.2  滚动轴承主要类型
    2.6.3  滚动轴承安装注意事项
    2.6.4  滚动轴承游隙调整注意事项
  2.7  轴上零件设计与固定
    2.7.1  轴向定位/固定方式
    2.7.2  周向定位/固定方式
    2.7.3  轴的防水防尘设计
    2.7.4  常见轴上零件错误汇总
  2.8  机器人机构设计步骤示例说明
  2.9  机器人机构设计前沿研究工作案例分析与总结
    2.9.1  组合法
    2.9.2  改进与扩展法

    2.9.3  仿生法
    2.9.4  新驱动形式法
第3章  智能机器人运动学与动力学基础
  3.1  机器人运动学基础
    3.1.1  质点和刚体
    3.1.2  基、坐标系与位置变换
    3.1.3  旋转矩阵与姿态变换
    3.1.4  位置、速度、加速度、相对位置
    3.1.5  叉乘与斜对称算子
    3.1.6  角速度、角加速度
    3.1.7  相对速度、相对加速度
    3.1.8  齐次变换
  3.2  机器人系统运动学
    3.2.1  机器人杆件与关节DH描述
    3.2.2  标准DH法
    3.2.3  MDH法
    3.2.4  正运动学与工作空间
    3.2.5  逆运动学
  3.3  机器人动力学基础
    3.3.1  雅克比矩阵
    3.3.2  牛顿欧拉方程
    3.3.3  机器人动力学方程应用案例
  3.4  机器人运动学与动力学仿真相关库介绍
    3.4.1  Matlab robot toolbox
    3.4.2  Mujoco
  3.5  机器人运动学与动力学前沿研究工作案例分析与总结
    3.5.1  机器人运动学与动力学理论研究或应用
    3.5.2  冗余自由度机器人逆运动学问题
    3.5.3  人体运动学或动力学模型构建
    3.5.4  结合机器学习/强化学习
第4章  智能机器人信息感知常用传感器
  4.1  力传感器
    4.1.1  拉压力传感器
    4.1.2  薄膜力传感器
    4.1.3  三维力传感器
  4.2  力矩传感器
    4.2.1  静态转矩传感器
    4.2.2  动态转矩传感器
    4.2.3  六维力/力矩传感器
  4.3  角度传感器
    4.3.1  霍尔传感器/霍尔编码器
    4.3.2  光电编码器
    4.3.3  磁编码器
    4.3.4  薄膜弯曲传感器
  4.4  姿态传感器
    4.4.1  惯性测量单元
    4.4.2  基于IMU的动作捕捉设备
    4.4.3  基于视觉的动作捕捉设备
  4.5  EEG传感器
    4.5.1  EEG生理机理

    4.5.2  湿式/干式电极片
    4.5.3  EEG传感器示例电路
    4.5.4  商用EEG采集设备简介
  4.6  sEMG传感器
    4.6.1  sEMG生理机理
    4.6.2  sEMG传感器示例电路
    4.6.3  商用干式/湿式/高密度sEMG传感器简介
  4.7  智能机器人传感器前沿研究工作案例分析与总结
    4.7.1  应用场景创新
    4.7.2  多传感器融合
    4.7.3  仿生传感器设计与应用
    4.7.4  材料科学
第5章  生物电信号处理基础
  5.1  信号处理基础
    5.1.1  各种形式的傅里叶变换与傅里叶级数
    5.1.2  有限冲激响应滤波器和无限冲激响应滤波器
    5.1.3  低通、高通、带通、陷波滤波器
    5.1.4  Nyquis-tShannon采样定理
  5.2  时域分析、频域分析、时频域分析、成分分析
    5.2.1  时域分析方法
    5.2.2  频域分析方法
    5.2.3  时频域分析方法
    5.2.4  成分分析
  5.3  信号模态分解
    5.3.1  信号模态分解概述
    5.3.2  经验模态分解
    5.3.3  变分模态分解
    5.3.4  经验小波变换
  5.4  EEG采集与处理
    5.4.1  EEG类型
    5.4.2  EEG采集
    5.4.3  EEG去噪与滤波
    5.4.4  EEG特征提取
    5.4.5  EEG盲源信号分离
    5.4.6  EEG模式识别
  5.5  sEMG采集与处理
    5.5.1  sEMG采集
    5.5.2  sEMG去噪
    5.5.3  sEMG特征提取
    5.5.4  sEMG分解
    5.5.5  sEMG与关节力矩/关节角度映射
    5.5.6  sEMG模式识别
  5.6  生物电信号处理前沿研究工作案例分析与总结
    5.6.1  新型生物电信号特征提取方法
    5.6.2  建立具有生理机理特性支撑的生物电信号建模方法
    5.6.3  结合新型人工智能方法开展模式识别或连续信号映射方法研究
    5.6.4  考虑特定场景或因素的生物电信号应用研究
第6章  智能机器人控制基础
  6.1  现代控制理论基础
    6.1.1  矩阵基础

    6.1.2  控制系统的状态空间表达式
    6.1.3  机器人状态空间一般形式
    6.1.4  稳定性与李雅普诺夫方法
  6.2  PID控制
    6.2.1  PID控制基础
    6.2.2  比例微分＋重力补偿控制方法
    6.2.3  比例积分＋名义模型＋鲁棒控制方法
    6.2.4  伺服电机电流环、速度环和位置环的PID控制
  6.3  自抗扰控制
    6.3.1  PID与自抗扰
    6.3.2  过渡过程、跟踪微分器、非光滑反馈、扩展观测器
    6.3.3  自抗扰控制组成
  6.4  阻抗控制与导纳控制
    6.4.1  阻抗与导纳概念
    6.4.2  阻抗控制
    6.4.3  导纳控制
  6.5  智能机器人控制方法前沿研究工作案例分析与总结
    6.5.1  结合人工智能方法的控制方法研究
    6.5.2  考虑应用场景特定因素的控制方法研究
    6.5.3  将生物电信号引入到机器人控制中的研究
    6.5.4  针对特定结构机器人对应控制方法研究
    6.5.5  对经典方法的改进
第7章  智能机器人构型设计
  7.1  人体肢体生物结构与运动学分析
    7.1.1  人体上肢生物结构与运动学分析
    7.1.2  人体下肢生物结构与运动学分析
    7.1.3  人体手部生物结构与运动学分析
    7.1.4  人体足部生物结构与运动学分析
  7.2  自由度解析
    7.2.1  上肢
    7.2.2  下肢
    7.2.3  手部
  7.3  驱动形式
    7.3.1  回转伺服电机
    7.3.2  直线伺服电机
    7.3.3  液压驱动
    7.3.4  气压驱动
  7.4  构型分类
    7.4.1  串联
    7.4.2  并联
    7.4.3  混联
  7.5  康复机器人与外骨骼机器人分类、传动形式与设计要点
    7.5.1  类型
    7.5.2  传动形式
    7.5.3  设计要点与思路
  7.6  智能假肢分类、传动形式与设计要点
    7.6.1  类型
    7.6.2  传动形式
    7.6.3  设计要点与思路
  7.7  人形机器人分类、传动形式与设计要点

    7.7.1  类型
    7.7.2  传动形式
    7.7.3  设计要点与思路
  7.8  智能机器人构型前沿研究工作案例分析与总结
    7.8.1  仿生构型
    7.8.2  新型驱动形式或传动形式
    7.8.3  结构重构和机构变胞
    7.8.4  重力平衡
    7.8.5  柔性关节
第8章  智能机器人信息感知与人机交互
  8.1  人体信息感知器官与信息处理机制
    8.1.1  人体视觉及大脑处理视觉信息的机制
    8.1.2  人体听觉及大脑处理听觉信息的机制
    8.1.3  人体触觉及大脑处理触觉信息的机制
    8.1.4  人体肌肉及肌肉控制生理机制
    8.1.5  大脑皮层与中枢神经系统
  8.2  智能机器人信息感知
    8.2.1  关节角度
    8.2.2  弯曲角度
    8.2.3  关节力矩
    8.2.4  末端力和力触觉
    8.2.5  人机交互力-气压传感器阵列、薄膜力传感器阵列
    8.2.6  视觉
    8.2.7  听觉
    8.2.8  sEMG
    8.2.9  EEG
  8.3  智能机器人人机交互
    8.3.1  交互形式
    8.3.2  反馈形式
    8.3.3  交互关键技术
    8.3.4  交互安全技术
  8.4  智能机器人信息感知与人机交互前沿研究工作案例分析与总结
    8.4.1  人信息处理的机制模拟
    8.4.2  感知反馈
    8.4.3  人机交互
    8.4.4  不同应用场景下的信息感知与人机交互
第9章  智能机器人EEG控制
  9.1  智能机器人EEG控制框架
  9.2  轮椅EEG状态控制
    9.2.1  融合P300和自主导航的轮椅脑电控制方法
    9.2.2  混合P300和运动想象的轮椅脑电控制方法
  9.3  外骨骼EEG控制
    9.3.1  基于SSVEP的外骨骼离散运动控制方法
    9.3.2  基于SSVEP的外骨骼连续运动控制方法
  9.4  智能假肢EEG控制
    9.4.1  具有功能性电刺激反馈回路的智能假肢EEG控制
    9.4.2  集成AR的智能假肢EEG控制
  9.5  人形机器人EEG控制
    9.5.1  基于运动想象的人形机器人EEG控制
    9.5.2  人形机器人EEG＋EOG信号混合控制

  9.6  智能机器人EEG控制前沿研究工作案例分析与总结
    9.6.1  结合常规轨迹规划和控制算法
    9.6.2  多种脑电处理方法组合的控制算法预处理方法或开发新的范式
    9.6.3  脑电处理方法和其他方法的结合
第10章  智能机器人sEMG控制
  10.1  智能机器人sEMG控制框架
  10.2  外骨骼sEMG控制
    10.2.1  基于sEMG的外骨骼阻抗控制
    10.2.2  比例肌电位置控制
    10.2.3  比例肌电力矩控制
    10.2.4  外骨骼自抗扰肌电控制
  10.3  仿生手肌电控制
    10.3.1  仿生手肌肉协同控制
    10.3.2  仿生手摩斯编码sEMG控制
  10.4  仿人机器人sEMG控制
    10.4.1  基于sEMG的仿人机器人协同作业控制
    10.4.2  自适应阻抗的人机协作控制
  10.5  智能机器人sEMG控制前沿研究工作案例分析与总结
    10.5.1  多自由度sEMG连续运动控制
    10.5.2  精确肌肉收缩反馈回路控制方法研究
    10.5.3  特定应用场景下的控制方法研究
    10.5.4  肌肉运动控制方法研究
    10.5.5  新型肌肉活动检测方法及其控制应用研究
第11章  智能机器人多模态生物电信号控制
  11.1  智能机器人多模态生物电信号控制基本框架
  11.2  外骨骼多模态生物电信号控制
  11.3  假肢多模态生物电信号控制
    11.3.1  结合视觉、语音、肌电的假肢控制方法
    11.3.2  多模态反馈的假肢控制方法
  11.4  仿人机器人多模态生物电信号控制
  11.5  智能机器人多模态生物电信号控制前沿研究工作案例分析与总结
    11.5.1  多模态信号反馈
    11.5.2  多模态信号协作
    11.5.3  生物模拟的多模态信号处理的控制方法
第12章  智能机器人嵌入式系统设计
  12.1  嵌入式系统开发介绍
    12.1.1  嵌入式系统重要性
    12.1.2  嵌入式系统开发基本框架
  12.2  嵌入式系统C/C＋＋基础
    12.2.1  变量、数组、结构体、数据移位、注释
    12.2.2  判断语句
    12.2.3  与、或、非
    12.2.4  循环
    12.2.5  函数
    12.2.6  中断
  12.3  嵌入式最小系统
    12.3.1  主芯片
    12.3.2  电源
    12.3.3  晶振
    12.3.4  复位

    12.3.5  SWD程序调试与下载接口
    12.3.6  串口通信接口
    12.3.7  外部Flash存储和外部RAM存储
    12.3.8  系统扩展接口
  12.4  嵌入式系统电路原理图与PCB图
    12.4.1  原理图绘制
    12.4.2  PCB绘制
    12.4.3  嵌入式系统电路原理图和PCB图绘制示例
  12.5  嵌入式系统重要模块与外设
    12.5.1  ADC模块
    12.5.2  串行通信-串口、SPI、I2C、RS485和CAN
    12.5.3  定时器
    12.5.4  DMA
  12.6  智能机器人神经信号控制与处理嵌入式系统开发案例
    12.6.1  套索传动平台PID控制＋迟滞前馈补偿嵌入式系统开发示例
    12.6.2  具有串口屏交互的仿生手嵌入式系统开发示例
第13章  智能机器人上位机系统设计
  13.1  上位机软件系统开发介绍
    13.1.1  上位机系统重要性
    13.1.2  上位机系统开发基本框架
    13.1.3  pythonIDE和环境搭建
  13.2  上位机软件系统编程基础
    13.2.1  变量、列表、元组、字符串与注释
    13.2.2  判断语句if
    13.2.3  与、或、非
    13.2.4  循环
    13.2.5  函数与类
    13.2.6  进程和线程
    13.2.7  文件夹创建与读写
    13.2.8  程序打包
  13.3  上位机软件系统界面设计基础
    13.3.1  Pyside2和QT designer
    13.3.2  Qt designer常用控件
    13.3.3  PyQtGraph
    13.3.4  自定义控件属性
    13.3.5  动态加载ui文件与控件引用
    13.3.6  串口通信、WIFI通信和网络IP通信
  13.4  智能机器人神经信号控制与处理软件系统开发案例
    13.4.1  生物电信号采集与显示软件案例
    13.4.2  套索传动平台控制上位机软件系统案例
参考文献
缩略词列表

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