基于肌电反馈的下肢康复机器人自适应交互控制
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 康复机器人研究现状分析 | 第10-17页 |
| 1.2.1 康复机器人分类 | 第10-13页 |
| 1.2.2 康复机器人控制方法 | 第13-15页 |
| 1.2.3 基于生物反馈的康复机器人控制研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第17-19页 |
| 第2章 下肢康复机器人运动学及动力学分析 | 第19-37页 |
| 2.1 引言 | 第19页 |
| 2.2 下肢康复机器人机构及人机系统模型建立 | 第19-20页 |
| 2.3 人机系统运动学分析 | 第20-22页 |
| 2.3.1 运动学正解 | 第20-21页 |
| 2.3.2 运动学逆解 | 第21-22页 |
| 2.4 人机系统动力学分析 | 第22-28页 |
| 2.4.1 动力学建模 | 第22-23页 |
| 2.4.2 动力学分析 | 第23-28页 |
| 2.5 人机系统运动学和动力学仿真分析 | 第28-36页 |
| 2.5.1 仿真模型的建立 | 第28-30页 |
| 2.5.2 人机系统运动学仿真分析 | 第30-35页 |
| 2.5.3 人机系统动力学仿真分析 | 第35-36页 |
| 2.6 本章小结 | 第36-37页 |
| 第3章 基于肌电的人体运动意图识别及疲劳估计 | 第37-47页 |
| 3.1 引言 | 第37页 |
| 3.2 SEMG采集 | 第37-38页 |
| 3.3 SEMG预处理 | 第38-39页 |
| 3.4 SEMG特征提取及运动模式识别 | 第39-46页 |
| 3.4.1 sEMG的下肢运动意图识别 | 第39-41页 |
| 3.4.2 基于决策树的肌肉疲劳估计 | 第41-46页 |
| 3.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 下肢康复机器人自适应交互控制策略 | 第47-61页 |
| 4.1 引言 | 第47页 |
| 4.2 下肢康复机器人控制方案 | 第47-48页 |
| 4.3 基于模糊PID的轨迹跟踪控制 | 第48-51页 |
| 4.3.1 模糊PID控制器设计 | 第48-50页 |
| 4.3.2 模糊PID控制仿真 | 第50-51页 |
| 4.4 基于SEMG与人机交互力的自适应交互控制 | 第51-60页 |
| 4.4.1 sEMG与人机交互力信息融合模型 | 第51-53页 |
| 4.4.2 间接自适应模糊控制器设计 | 第53-55页 |
| 4.4.3 系统稳定性分析 | 第55-57页 |
| 4.4.4 仿真分析 | 第57-60页 |
| 4.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 第5章 下肢康复机器人控制系统搭建及实验研究 | 第61-74页 |
| 5.1 引言 | 第61页 |
| 5.2 下肢康复机器人控制实验系统设计 | 第61-67页 |
| 5.2.1 硬件系统设计 | 第62-64页 |
| 5.2.2 软件系统设计 | 第64-67页 |
| 5.3 实验研究及结果分析 | 第67-73页 |
| 5.3.1 控制系统实验方案 | 第67-69页 |
| 5.3.2 实验过程及结果分析 | 第69-73页 |
| 5.4 本章小结 | 第73-74页 |
| 结论 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-81页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第81-82页 |
| 致谢 | 第82页 |
