| 致谢 | 第5-7页 |
| 摘要 | 第7-10页 |
| ABSTRACT | 第10-12页 |
| 第1章 绪论 | 第19-46页 |
| 1.1 课题背景 | 第20-22页 |
| 1.2 外骨骼机器人研究的现状 | 第22-28页 |
| 1.3 外骨骼主要核心技术及其进展 | 第28-34页 |
| 1.4 外骨骼机器人随动助力技术的研究现状 | 第34-42页 |
| 1.5 课题目标及主要研究内容 | 第42-45页 |
| 1.6 本章小结 | 第45-46页 |
| 第2章 生物力学与外骨骼动力学及柔性关节控制 | 第46-64页 |
| 2.1 引言 | 第46-51页 |
| 2.2 人体下肢外骨骼动力学分析 | 第51-56页 |
| 2.3 电动外骨骼柔性单关节轨迹跟踪控制 | 第56-62页 |
| 2.4 小结 | 第62-64页 |
| 第3章 基于李群与旋量理论的外骨骼运动学建模 | 第64-83页 |
| 3.1 引言 | 第64-65页 |
| 3.2 李群旋量理论与外骨骼运动学 | 第65-75页 |
| 3.3 助力外骨骼机器人上肢运动学建模实例 | 第75-81页 |
| 3.4 本章小结 | 第81-83页 |
| 第4章 助力外骨骼机器人实验平台设计 | 第83-110页 |
| 4.1 引言 | 第83-84页 |
| 4.2 外骨骼实验平台机械系统设计 | 第84-97页 |
| 4.3 外骨骼实验平台电路及控制系统的设计 | 第97-109页 |
| 4.4 本章小结 | 第109-110页 |
| 第5章 外骨骼机器人随动助力(SAT)控制 | 第110-135页 |
| 5.1 引言 | 第110-113页 |
| 5.2 基于AI深度学习的外骨骼运动步态识别与预测 | 第113-124页 |
| 5.3 基于人机交互力最小化的随动助力控制 | 第124-128页 |
| 5.4 EXBOT外骨骼机器人随动助力技术(SAT)实验 | 第128-134页 |
| 5.5 本章小结 | 第134-135页 |
| 第6章 结论 | 第135-141页 |
| 6.1 全文总结 | 第135-137页 |
| 6.2 论文创新点 | 第137-138页 |
| 6.3 工作展望 | 第138-141页 |
| 参考文献 | 第141-155页 |
| 攻读博士学位期间获得的科研成果及奖励 | 第155-158页 |