| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第13-22页 |
| 1.1 上肢康复机器人的研究背景及现状 | 第13-19页 |
| 1.1.1 脑卒中的危害及防治 | 第13-14页 |
| 1.1.2 运动康复治疗理论及方法 | 第14-16页 |
| 1.1.3 上肢康复机器人的研究现状 | 第16-19页 |
| 1.2 体感交互技术的研究现状 | 第19-20页 |
| 1.3 本文的主要工作及章节安排 | 第20-22页 |
| 第2章 人体上肢运动信息的检测 | 第22-37页 |
| 2.1 引言 | 第22页 |
| 2.2 新型检测方法概述 | 第22-24页 |
| 2.2.1 基于接触式传感器 | 第22-23页 |
| 2.2.2 基于视觉传感器 | 第23页 |
| 2.2.3 基于深度传感器 | 第23-24页 |
| 2.3 基于 Kinect 的上肢运动信息检测 | 第24-33页 |
| 2.3.1 Kinect 传感器简介 | 第24-26页 |
| 2.3.2 摄像头标定及坐标变换 | 第26-28页 |
| 2.3.3 获取深度数据的方法 | 第28-29页 |
| 2.3.4 骨骼跟踪原理及其数据的获取方法 | 第29-30页 |
| 2.3.5 基于卡尔曼滤波的关节轨迹平滑方法 | 第30-32页 |
| 2.3.6 由关节空间坐标求关节角 | 第32-33页 |
| 2.4 实验结果与分析 | 第33-36页 |
| 2.4.1 Kinect 测量精度实验及其结果 | 第33-34页 |
| 2.4.2 卡尔曼滤波实验及其结果 | 第34-36页 |
| 2.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第3章 外骨骼机器人镜像运动系统 | 第37-51页 |
| 3.1 引言 | 第37-38页 |
| 3.2 机器人正逆运动学及轨迹规划介绍 | 第38-40页 |
| 3.2.1 机器人正运动学 | 第38-39页 |
| 3.2.2 机器人逆运动学 | 第39页 |
| 3.2.3 机器人轨迹规划 | 第39-40页 |
| 3.3 4-DoF 外骨骼机器人系统的设计 | 第40-47页 |
| 3.3.1 系统的总体框架 | 第40页 |
| 3.3.2 运动学模型的建立和运动学分析 | 第40-43页 |
| 3.3.3 控制系统硬件设备的选型 | 第43-45页 |
| 3.3.4 电机的控制策略 | 第45-47页 |
| 3.4 镜像运动系统的设计 | 第47-48页 |
| 3.5 仿真实验结果 | 第48-50页 |
| 3.5.1 带前馈的级联 PID 控制器的仿真结果 | 第48页 |
| 3.5.2 Kinect -外骨骼机器人 D-H 模型的仿真设计 | 第48-50页 |
| 3.6 本章小结 | 第50-51页 |
| 第4章 末端牵引机器人体感交互系统 | 第51-63页 |
| 4.1 引言 | 第51-52页 |
| 4.2 交互系统的设计及整体框架 | 第52-53页 |
| 4.3 三维人手检测与定位 | 第53-54页 |
| 4.3.1 人手检测与定位方案的选择 | 第53-54页 |
| 4.3.2 基于模板匹配算法的手掌姿势识别 | 第54页 |
| 4.4 人手和夹持器的“握手式”对接 | 第54-56页 |
| 4.4.1 图像特征与目标识别 | 第54-55页 |
| 4.4.2 视觉伺服 | 第55-56页 |
| 4.5 指示法获取物体位置 | 第56-58页 |
| 4.6 牵引式机器人实物系统的搭建 | 第58-60页 |
| 4.6.1 KATANA 450 机械臂简介 | 第58-59页 |
| 4.6.2 手眼标定方法 | 第59-60页 |
| 4.6.3 机械臂运动控制 | 第60页 |
| 4.7 实验结果与分析 | 第60-62页 |
| 4.7.1 人手检测和定位实验 | 第60-61页 |
| 4.7.2 指示法获取物体位置的实验 | 第61页 |
| 4.7.3 视觉伺服仿真结果 | 第61-62页 |
| 4.8 本章小结 | 第62-63页 |
| 第5章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 5.1 总结 | 第63-64页 |
| 5.1.1 对课题的回顾 | 第63页 |
| 5.1.2 本文的主要工作与创新点 | 第63-64页 |
| 5.1.3 本文的不足之处 | 第64页 |
| 5.2 对后续研究工作的展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第69页 |