外骨骼机器人的自适应阻抗控制器设计
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 引言 | 第11-12页 |
| 1.2 外骨骼康复机器人研究现状 | 第12-18页 |
| 1.2.1 外骨骼机器人国外研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.2 外骨骼机器人国内研究现状 | 第16-18页 |
| 1.3 阻抗控制概述 | 第18-19页 |
| 1.4 本文的研究内容及论文结构 | 第19-20页 |
| 1.5 本章小结 | 第20-21页 |
| 第二章 外骨骼机器人控制系统的总体结构 | 第21-27页 |
| 2.1 外骨骼机器人实验平台的设备选型 | 第21-24页 |
| 2.2 外骨骼机器人实验平台框架设计 | 第24-26页 |
| 2.2.1 硬件框架设计 | 第24-25页 |
| 2.2.2 软件框架设计 | 第25页 |
| 2.2.3 机器人平台动力学模型 | 第25-26页 |
| 2.3 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 理论基础与先验知识 | 第27-36页 |
| 3.1 数学基础 | 第27-29页 |
| 3.2 Lyapunov稳定性理论 | 第29-32页 |
| 3.3 神经网络逼近理论 | 第32-33页 |
| 3.4 LQR理论 | 第33-35页 |
| 3.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 基于sEMG信号的自适应阻抗控制 | 第36-65页 |
| 4.1 sEMG信号的采集及处理 | 第36-39页 |
| 4.1.1 sEMG信号的采集 | 第37-38页 |
| 4.1.2 sEMG信号的处理 | 第38-39页 |
| 4.2 sEMG驱动肌肉骨骼模型 | 第39-52页 |
| 4.2.1 激活动态特性 | 第40-41页 |
| 4.2.2 收缩动态特性 | 第41-46页 |
| 4.2.3 肌肉骨骼几何学 | 第46-47页 |
| 4.2.4 人体手臂刚度简化模型 | 第47-50页 |
| 4.2.5 刚度在笛卡尔空间和关节空间中的转换 | 第50页 |
| 4.2.6 人体手臂刚度模型校正 | 第50-52页 |
| 4.3 系统描述 | 第52-53页 |
| 4.4 最优参考模型与模型匹配误差 | 第53-55页 |
| 4.5 控制器设计 | 第55-60页 |
| 4.6 实验验证 | 第60-64页 |
| 4.6.1 刚度模型校正实验 | 第61页 |
| 4.6.2 自适应阻抗控制实验 | 第61-62页 |
| 4.6.3 结果分析 | 第62-64页 |
| 4.7 本章小结 | 第64-65页 |
| 第五章 基于强化学习的自适应阻抗控制 | 第65-86页 |
| 5.1 人机交互系统概述 | 第65-67页 |
| 5.2 面向机器人的内环设计 | 第67-73页 |
| 5.3 面向任务的外环设计 | 第73-81页 |
| 5.3.1 任务导向型控制 | 第73-76页 |
| 5.3.2 利用积分强化学习方法优化参数 | 第76-79页 |
| 5.3.3 在线算法实现 | 第79-81页 |
| 5.4 实验验证 | 第81-85页 |
| 5.4.1 实验设计 | 第81-82页 |
| 5.4.2 结果分析 | 第82-85页 |
| 5.5 本章小结 | 第85-86页 |
| 总结与展望 | 第86-88页 |
| 1 论文主要工作总结 | 第86页 |
| 2 论文的工作展望 | 第86-88页 |
| 参考文献 | 第88-96页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第96-97页 |
| 致谢 | 第97-98页 |
| 附件 | 第98页 |
