第1章 可穿戴机器人概述 1
1.1 可穿戴机器人与外骨骼 1
1.1.1 可穿戴机器人的人机双重交互 2
1.1.2 历史回顾 4
1.1.3 外骨骼：可穿戴机器人的研制使用实例 5
1.2 仿生学及生物机电工程学在可穿戴机器人领域的应用 7
1.2.1 仿生学在生物机电工程可穿戴机器人设计中的应用 9
1.2.2 生物机电系统与生物系统的交互 10
1.2.3 仿生学设计及优化程序 11
1.3 机器人外骨骼系统研制中的技术应用 11
1.4 可穿戴外骨骼在应用层面上的分类 12
1.5 内容概览 14
参考文献 19
第2章 生物灵感及仿生学在可穿戴机器人中的应用基础 20
2.1 引言 20
2.2 仿生设计的一般原理 21
2.2.1 目标函数的优化——能耗 22
2.2.2 多功能性和适应性 25
2.2.3 进化 26
2.3 仿生设计的发展 27
2.3.1 生物模型 28
2.3.2 神经运动控制结构和机理模型 28
2.3.3 肌肉生理学模型 32
2.3.4 感觉运动机制模型 34
2.3.5 人类四肢生物力学模型 35
2.3.6 循环交互（递归交互）：用工程模型解释生物系统 36
2.4 工程设计中生物启发的程度 36
2.4.1 生物拟态：对所观察到的行为和结构进行机械复制 37
2.4.2 生物模仿：对动力学和控制结构的模仿 37
2.5 案例研究：极限环双足步行机器人模仿人类步行及对可穿戴外骨骼机器人设计的启发 38
2.5.1 简介 38
2.5.2 人类行走为何高效稳定 39
2.5.3 高效稳定的机器人 40
2.5.4 总结 41
2.6 案例研究：上肢手，模拟抓取动作的神经控制 42
2.6.1 简介 42
2.6.2 假肢的设计 43
2.6.3 MANUSHAND的控制结构 45
2.7 案例研究：内部模型，中心模式发生器和反射控制双足步行机器人与外骨骼——ESBiRRO项目 46
2.7.1 简介 46
2.7.2 极限环双足机器人的设计动机和当前的技术限制 47
2.7.3 极限环双足步行机器人的仿生控制 48
2.7.4 总结和未来展望 48
参考文献 49
第3章 可穿戴机器人的运动学及动力学特性 52
3.1 介绍 52
3.2 机器人力学：运动方程 53
3.2.1 运动学分析 53
3.2.2 动力学分析 58
3.3 人体生物力学 62
3.3.1 人体运动的医学描述 63
3.3.2 手臂的运动特性 64
3.3.3 腿部运动 67
3.3.4 四肢的运动学模型 70
3.3.5 对人类四肢的动力学建模 74
3.4 外骨骼系统中的运动学冗余 76
3.4.1 运动学冗余简介 76
3.4.2 人类外骨骼系统中存在的冗余 78
3.5 案例研究：由四连杆连接形成的仿生的、运动学兼容的膝关节模型 81
3.5.1 简介 81
3.5.2 膝关节运动学 81
3.5.3 四连杆机构的动力学分析 83
3.5.4 遗传算法介绍 84
3.5.5 最终设计 84
3.5.6 最优交叉四连杆机构的运动性能分析 85
3.6 案例研究：上肢前臂旋前-旋后外骨骼 86
3.6.1 前臂的旋前和旋后控制机能研究 86
3.7 案例研究：基于上肢生物力学模型的振颤特性研究 87
3.7.1 上肢的生物力学模型 88
3.7.2 结论 90
参考文献 91
第4章 人-机认知交互 93
4.1 人机交互概述 93
4.2 cHRI应用生物电学监控人脑活动 95
4.2.1 人脑活动的生理学原理 96
4.2.2 脑电图学模型和参数 98
4.2.3 人脑控制接口：方式和算法 100
4.3 通过对肌肉活动的生物电子监控认知人机互动 103
4.3.1 肌肉活动的生理机能 103
4.3.2 肌电图模型和参数 105
4.3.3 表面肌电图信号特征提取 106
4.3.4 肌电图活动的分类 109
4.3.5 力和力矩估计 111
4.4 通过生物力学监测实现的认知人机交互 112
4.4.1 生物力学模型和参数 113
4.4.2 由生物力学控制的接口：方法和算法 116
4.5 案例研究：基于习得的步态模式的下肢外骨骼控制 116
4.5.1 带膝关节阻抗调制的步态模式 117
4.5.2 架构 117
4.5.3 模糊推理系统 117
4.5.4 仿真 119
4.6 案例研究：对基于生物力学数据的非自主运动的识别和跟踪 120
4.7 案例研究：神经义肢设备的皮质控制 123
4.8 案例研究：使用WSN进行手势和姿势识别 128
4.8.1 平台描述 128
4.8.2 概念和算法的实现 129
4.8.3 姿势识别的结果 131
4.8.4 挑战：对运动进行跟踪的无线传感器网络 131
4.8.5 总结和展望 132
参考文献 133
第5章 人-机物理交互 136
5.1 概论 136
5.1.1 生理学要素 137
5.1.2 可穿戴机器人设计要素 138
5.2 人类肢体与可穿戴机械装置在运动学上的兼容性 139
5.2.1 造成运动学上不兼容的因素及带来的负面影响 140
5.2.2 克服运动学上的不兼容性 143
5.3 对人体施加的负荷 143
5.3.1 人体对压力的耐受度 144
5.3.2 通过软组织传递力量 145
5.3.3 支撑设计 148
5.4 人-机交互控制 149
5.4.1 人-机交互：人类行为 150
5.4.2 人-机交互：机器人行为 151
5.4.3 人-机闭合回路 153
5.4.4 物理触发型认知交互 157
5.4.5 稳定性 157
5.5 案例研究：约束位移和不符合人体工程学的交互力的量化方法 160
5.5.1 约束位移（d）的理论分析 160
5.5.2 交互力Fd的量化实验 163
5.6 案例研究：可穿戴机器人的压力分布和耐受度分析 165
5.6.1 压力耐受度的测量 166
5.7 案例研究：基于阻抗控制的上肢振动抑制 168
5.8 案例研究：通过阻抗控制保持步态中的姿态稳定 170
5.8.1 膝踝足矫正器（外骨骼） 170
5.8.2 下肢外骨骼系统 171
5.8.3 步态站立期的稳定：患者测试 172
参考文献 174
第6章 可穿戴机器人技术 177
6.1 可穿戴机器人技术的介绍 177
6.2 传感技术 178
6.2.1 位置和运动传感：可穿戴机器人肢体运动信息 178
6.2.2 生物电信号传感器 183
6.2.3 人机界面力和压力：舒适性和肢体运动信息 187
6.2.4 微气候传感 191
6.3 驱动器技术 193
6.3.1 当前发展状况 193
6.3.2 驱动器技术的控制要求 196
6.3.3 新兴驱动技术 197
6.4 便携式能量存储技术 202
6.4.1 未来发展趋势 202
6.5 案例研究：用于肢体定位的惯性传感器 203
6.6 案例研究：可穿戴设备中的微气候传感 205
6.6.1 简介 205
6.6.2 人体热平衡 205
6.6.3 着装和可穿戴设备的气候条件 206
6.6.4 测量热舒适度 207
6.7 案例研究：仿生膝关节驱动器的设计 208
6.7.1 股四头肌无力 208
6.7.2 步态功能分析及启发 209
6.7.3 驱动器原型 211
参考文献 212
第7章 可穿戴机器人通信网络技术 215
7.1 概述 215
7.2 从有线到无线的可穿戴机器人网络 217
7.2.1 要求 217
7.2.2 网络组件：可穿戴机器人网络配置 219
7.2.3 拓扑结构 220
7.2.4 可穿戴机器人技术网络的目标和概况 222
7.3 有线的可穿戴机器人网络 224
7.3.1 可用技术 224
7.3.2 网络建立，维护，服务质量和鲁棒性 228
7.4 无线可穿戴机器人技术网络 230
7.4.1 使能技术 230
7.4.2 无线传感器网络平台 232
7.5 案例研究：能测量舒适度和性能的智能纺织品 235
7.5.1 介绍 235
7.5.2 应用描述 236
7.5.3 平台描述 238
7.5.4 概念的实现 239
7.5.5 结果 239
7.5.6 讨论 240
7.6 案例研究：EXONET网络 241
7.6.1 应用描述 241
7.6.2 网络结构 241
7.6.3 网络组件 242
7.6.4 网络协议 243
7.7 案例研究：神经实验室——基于神经运动与生物力学的多模式网络外骨骼研究 243
7.7.1 应用描述 243
7.7.2 平台描述 244
7.7.3 概念和算法的实现 244
7.8 案例研究：集成家用机器人系统与传感网络的通信技术——帮助老年人 247
7.8.1 概述 247
7.8.2 通信系统 248
7.8.3 IP协议 250
参考文献 252
第8章 上肢可穿戴机器人 254
8.1 实例研究：用于评估和抑制颤振的可穿戴式矫形器 254
8.1.1 介绍 255
8.1.2 用于评估和抑制颤振的可穿戴式矫形器 255
8.1.3 实验协议 258
8.1.4 结论 259
8.1.5 讨论与结论 261
8.2 实例研究：CYBERHAND假手 261
8.2.1 概述 261
8.2.2 多自由度仿生假手 262
8.2.3 神经接口 265
8.2.4 结论 268
8.3 案例研究：符合人体工程学的外骨骼 269
8.3.1 介绍 269
8.3.2 人体工程学外骨骼：挑战与创新 271
8.3.3 EXARM系统的安装启用 272
8.3.4 总结和结论 276
8.4 案例研究：神经学机器人外骨骼 277
8.4.1 外骨骼控制方法 279
8.4.2 NEUROExos的应用领域 280
8.5 案例研究：一种上肢动力外骨骼 281
8.5.1 外骨骼设计 281
8.5.2 结论和讨论 292
8.6 案例研究：用于物理治疗和训练的柔性外骨骼 293
8.6.1 柔性手臂-外骨骼设计 294
8.6.2 系统控制 296
8.6.3 实验结果 300
8.6.4 结论 302
参考文献 302
第9章 可穿戴下肢和全身机器人 306
9.1 案例研究：GAIT-ESBIRRO：对病理性步态进行功能性补偿的下肢外骨骼 306
9.1.1 简介 306
9.1.2 病理性步态及生物力学特性 307
9.1.3 GAIT的设计理念 308
9.1.4 驱动 309
9.1.5 传感器系统 309
9.1.6 控制系统 310
9.1.7 评估 311
9.1.8 下一代下肢外骨骼：ESBiRRo项目 312
9.2 案例研究：一个由人工气动肌肉驱动的踝足矫形器 313
9.2.1 简介 313
9.2.2 矫形器的构造 314
9.2.3 人工气动肌肉 315
9.2.4 肌肉的安装 315
9.2.5 矫形器的质量 315
9.2.6 矫形器的控制 316
9.2.7 性能数据 316
9.2.8 主要结论 319
9.3 案例研究：智能动力义肢 320
9.3.1 简介 321
9.3.2 义肢的功能分析 322
9.3.3 结论 328
9.4 案例研究：摆动时HAL混合式辅助假肢）的控制方法 329
9.4.1 系统 329
9.4.2 执行器控制 330
9.4.3 性能 331
9.5 案例研究：神奈川理工大学动力辅助服 332
9.5.1 基本设计理念 333
9.5.2 动力辅助服 333
9.5.3 控制器 334
9.5.4 物理动力学模型 335
9.5.5 肌肉硬度传感器 335
9.5.6 直接驱动式气动执行器 336
9.5.7 部件 336
9.5.8 部件的操作特性 337
9.6 案例研究：机器人轮椅的基于脑电图的认知人机交互接口 339
9.6.1 脑电图采集及处理 341
9.6.2 基于PDA的图形界面 342
9.6.3 实验 344
9.6.4 结果和结论评价 344
参考文献 345
第10章 总结与展望 348
10.1 总结 348
10.1.1 生物启发在设计可穿戴式机器人中的应用 349
10.1.2 可穿戴机器人技术 351
10.1.3 物理-人-机器人交互认知 352
10.1.4 可穿戴式机器人技术 354
10.1.5 出色的可穿戴机器人研究项目 354
10.2 结论与展望 356
参考文献 358