人与智能机器人的交互过程要求机器人能够获取人类的运动意图，而这离不开对人类生物电信号的解析与应用，因此衍生出生物电信号控制与处理相关理论和方法，用于实现人与智能机器人的智能信息感知与人机交互。本书侧重于生-机-电机器人系统的结构设计、硬件设计、控制算法及生物信号在医疗、康复等领域的应用，涵盖智能机器人机构设计基础、运动学与动力学基础、信息感知常用传感器、生物电信号处理基础、控制基础、构型设计、信息感知与人机交互、脑电控制、肌电控制、多模态生物电信号控制、嵌入式系统设计、上位机系统设计，涉及康复机器人、外骨骼机器人、智能假肢、仿人机器人这四类智能机器人设备及其人机交互控制相关理论方法。
本书配套资源丰富，可供机器人、生物医学等领域的技术工作者阅读参考，也可作为高等院校相关专业师生的教学参考书。
肖飞云，合肥工业大学机械工程学院副教授，研究方向为康复机器人、外骨骼机器人和生物电信号处理，主持了国家自然科学基金、安徽省自然科学基金、合肥市自然科学基金等项目，发表论文30余篇，授权发明专利4项，软件著作权2项。
第1章绪论 001
1.1智能机器人简介 001
1.1.1智能机器人概念 001
1.1.2智能机器人组成 002
1.2生物电信号简介 002
1.2.1中枢神经系统-外周神经系统-肌肉系统简介 002
1.2.2脑电信号简介 003
1.2.3肌电信号简介 003
1.3人机交互简介 004
1.3.1信息感知简介 004
1.3.2交互控制简介 004
1.3.3交互界面简介 005
1.4本书总体内容框架 005
第2章智能机器人机构设计基础 007
2.1自由度计算 007
2.1.1构件无约束下的自由度数 007
2.1.2构件有约束下的自由度数计算 008
2.2连杆机构 010
2.2.1连杆机构设计步骤 010
2.2.2曲柄摇杆机构、曲柄滑块机构及其演化 011
2.2.3连杆机构在机器人机构设计中的应用 012
2.2.4机构组合方法 012
2.3蜗轮蜗杆机构、圆锥齿轮机构、滚珠丝杠与滑动丝杠机构 014
2.3.1蜗轮蜗杆机构、圆锥齿轮机构、滚珠丝杠机构特点与应用 014
2.3.2滑动丝杠、行星滚珠丝杠机构特点及应用 016
2.3.3蜗轮蜗杆机构和圆锥齿轮机构传动方向与传动比计算 017
2.4直齿轮、斜齿轮、齿轮齿条传动与带传动 017
2.4.1直齿轮、斜齿轮、齿轮齿条传动与带传动特点 017
2.4.2直齿轮斜齿轮传动、齿轮齿条传动与带传动传动比 018
2.4.3直齿轮、斜齿轮、齿轮齿条与带传动在机器人中的应用 019
2.5钢丝绳传动与套索传动 020
2.5.1钢丝绳传动基本类型 020
2.5.2钢丝绳传动优缺点 020
2.5.3套索传动 021
2.5.4套索传动优缺点 022
2.5.5钢丝绳传动和套索传动在机器人中的应用 025
2.6滚动轴承 026
2.6.1滚动轴承作用 026
2.6.2滚动轴承主要类型 026
2.6.3滚动轴承安装注意事项 026
2.6.4滚动轴承游隙调整注意事项 028
2.7轴上零件设计与固定 029
2.7.1轴向定位/固定方式 029
2.7.2周向定位/固定方式 030
2.7.3轴的防水防尘设计 031
2.7.4常见轴上零件错误汇总 032
2.8机器人机构设计步骤示例说明 032
2.9机器人机构设计前沿研究工作案例分析与总结 033
2.9.1组合法 033
2.9.2改进与扩展法 034
2.9.3仿生法 034
2.9.4新驱动形式法 034
第3章智能机器人运动学与动力学基础 036
3.1机器人运动学基础 036
3.1.1质点和刚体 036
3.1.2基、坐标系与位置变换 036
3.1.3旋转矩阵与姿态变换 037
3.1.4位置、速度、加速度、相对位置 040
3.1.5叉乘与斜对称算子 040
3.1.6角速度、角加速度 041
3.1.7相对速度、相对加速度 041
3.1.8齐次变换 042
3.2机器人系统运动学 043
3.2.1机器人杆件与关节DH 描述 043
3.2.2标准DH 法 044
3.2.3MDH 法 045
3.2.4正运动学与工作空间 047
3.2.5逆运动学 055
3.3机器人动力学基础 061
3.3.1雅克比矩阵 061
3.3.2牛顿欧拉方程 063
3.3.3机器人动力学方程应用案例 065
3.4机器人运动学与动力学仿真相关库介绍 073
3.4.1Matlab robot toolbox 073
3.4.2Mujoco 075
3.5机器人运动学与动力学前沿研究工作案例分析与总结 079
3.5.1机器人运动学与动力学理论研究或应用 079
3.5.2冗余自由度机器人逆运动学问题 080
3.5.3人体运动学或动力学模型构建 080
3.5.4结合机器学习/强化学习 080
第4章智能机器人信息感知常用传感器 081
4.1力传感器 081
4.1.1拉压力传感器 082
4.1.2薄膜力传感器 085
4.1.3三维力传感器 086
4.2力矩传感器 088
4.2.1静态转矩传感器 088
4.2.2动态转矩传感器 089
4.2.3六维力/力矩传感器 090
4.3角度传感器 093
4.3.1霍尔传感器/霍尔编码器 093
4.3.2光电编码器 095
4.3.3磁编码器 096
4.3.4薄膜弯曲传感器 097
4.4姿态传感器 097
4.4.1惯性测量单元 097
4.4.2基于IMU 的动作捕捉设备 099
4.4.3基于视觉的动作捕捉设备 099
4.5EEG 传感器 100
4.5.1EEG 生理机理 100
4.5.2湿式/干式电极片 100
4.5.3EEG 传感器示例电路 101
4.5.4商用EEG 采集设备简介 101
4.6sEMG 传感器 103
4.6.1sEMG 生理机理 103
4.6.2sEMG 传感器示例电路 103
4.6.3商用干式/湿式/高密度sEMG 传感器简介 105
4.7智能机器人传感器前沿研究工作案例分析与总结 105
4.7.1应用场景创新 105
4.7.2多传感器融合 106
4.7.3仿生传感器设计与应用 106
4.7.4材料科学 106
第5章生物电信号处理基础 107
5.1信号处理基础 107
5.1.1各种形式的傅里叶变换与傅里叶级数 107
5.1.2有限冲激响应滤波器和无限冲激响应滤波器 111
5.1.3低通、高通、带通、陷波滤波器 115
5.1.4Nyquis-t Shannon 采样定理 121
5.2时域分析、频域分析、时频域分析、成分分析 122
5.2.1时域分析方法 122
5.2.2频域分析方法 124
5.2.3时频域分析方法 125
5.2.4成分分析 132
5.3信号模态分解 136
5.3.1信号模态分解概述 136
5.3.2经验模态分解 136
5.3.3变分模态分解 137
5.3.4经验小波变换 141
5.4EEG 采集与处理 144
5.4.1EEG 类型 144
5.4.2EEG 采集 146
5.4.3EEG 去噪与滤波 148
5.4.4EEG 特征提取 149
5.4.5EEG 盲源信号分离 151
5.4.6EEG 模式识别 152
5.5sEMG 采集与处理 154
5.5.1sEMG 采集 154
5.5.2sEMG 去噪 154
5.5.3sEMG 特征提取 156
5.5.4sEMG 分解 158
5.5.5sEMG 与关节力矩/关节角度映射 159
5.5.6sEMG 模式识别 163
5.6生物电信号处理前沿研究工作案例分析与总结 167
5.6.1新型生物电信号特征提取方法 167
5.6.2建立具有生理机理特性支撑的生物电信号建模方法 167
5.6.3结合新型人工智能方法开展模式识别或连续信号映射方法研究 167
5.6.4考虑特定场景或因素的生物电信号应用研究 168
第6章智能机器人控制基础 169
6.1现代控制理论基础 169
6.1.1矩阵基础 169
6.1.2控制系统的状态空间表达式 172
6.1.3机器人状态空间一般形式 172
6.1.4稳定性与李雅普诺夫方法 174
6.2PID 控制 176
6.2.1PID 控制基础 176
6.2.2比例微分＋重力补偿控制方法 177
6.2.3比例积分＋名义模型＋鲁棒控制方法 178
6.2.4伺服电机电流环、速度环和位置环的PID 控制 183
6.3自抗扰控制 185
6.3.1PID 与自抗扰 185
6.3.2过渡过程、跟踪微分器、非光滑反馈、扩展观测器 186
6.3.3自抗扰控制组成 203
6.4阻抗控制与导纳控制 207
6.4.1阻抗与导纳概念 207
6.4.2阻抗控制 207
6.4.3导纳控制 210
6.5智能机器人控制方法前沿研究工作案例分析与总结 217
6.5.1结合人工智能方法的控制方法研究 217
6.5.2考虑应用场景特定因素的控制方法研究 218
6.5.3将生物电信号引入到机器人控制中的研究 218
6.5.4针对特定结构机器人对应控制方法研究 219
6.5.5对经典方法的改进 219
第7章智能机器人构型设计 220
7.1人体肢体生物结构与运动学分析 220
7.1.1人体上肢生物结构与运动学分析 220
7.1.2人体下肢生物结构与运动学分析 224
7.1.3人体手部生物结构与运动学分析 226
7.1.4人体足部生物结构与运动学分析 227
7.2自由度解析 229
7.2.1上肢 229
7.2.2下肢 230
7.2.3手部 230
7.3驱动形式 231
7.3.1回转伺服电机 231
7.3.2直线伺服电机 231
7.3.3液压驱动 232
7.3.4气压驱动 232
7.4构型分类 233
7.4.1串联 234
7.4.2并联 234
7.4.3混联 234
7.5康复机器人与外骨骼机器人分类、传动形式与设计要点 235
7.5.1类型 235
7.5.2传动形式 237
7.5.3设计要点与思路 241
7.6智能假肢分类、传动形式与设计要点 245
7.6.1类型 245
7.6.2传动形式 245
7.6.3设计要点与思路 247
7.7人形机器人分类、传动形式与设计要点 248
7.7.1类型 249
7.7.2传动形式 249
7.7.3设计要点与思路 251
7.8智能机器人构型前沿研究工作案例分析与总结 252
7.8.1仿生构型 252
7.8.2新型驱动形式或传动形式 252
7.8.3结构重构和机构变胞 253
7.8.4重力平衡 253
7.8.5柔性关节 253
第8章智能机器人信息感知与人机交互 254
8.1人体信息感知器官与信息处理机制 254
8.1.1人体视觉及大脑处理视觉信息的机制 254
8.1.2人体听觉及大脑处理听觉信息的机制 256
8.1.3人体触觉及大脑处理触觉信息的机制 258
8.1.4人体肌肉及肌肉控制生理机制 259
8.1.5大脑皮层与中枢神经系统 261
8.2智能机器人信息感知 263
8.2.1关节角度 263
8.2.2弯曲角度 264
8.2.3关节力矩 264
8.2.4末端力和力触觉 265
8.2.5人机交互力-气压传感器阵列、薄膜力传感器阵列 265
8.2.6视觉 266
8.2.7听觉 267
8.2.8sEMG 267
8.2.9EEG 268
8.3智能机器人人机交互 268
8.3.1交互形式 269
8.3.2反馈形式 269
8.3.3交互关键技术 271
8.3.4交互安全技术 272
8.4智能机器人信息感知与人机交互前沿研究工作案例分析与总结 275
8.4.1人信息处理的机制模拟 275
8.4.2感知反馈 275
8.4.3人机交互 275
8.4.4不同应用场景下的信息感知与人机交互 276
第9章智能机器人EEG 控制 277
9.1智能机器人EEG 控制框架 277
9.2轮椅EEG 状态控制 278
9.2.1融合P300 和自主导航的轮椅脑电控制方法 278
9.2.2混合P300 和运动想象的轮椅脑电控制方法 279
9.3外骨骼EEG 控制 281
9.3.1基于SSVEP 的外骨骼离散运动控制方法 281
9.3.2基于SSVEP 的外骨骼连续运动控制方法 282
9.4智能假肢EEG 控制 284
9.4.1具有功能性电刺激反馈回路的智能假肢EEG 控制 284
9.4.2集成AR 的智能假肢EEG 控制 286
9.5人形机器人EEG 控制 289
9.5.1基于运动想象的人形机器人EEG 控制 289
9.5.2人形机器人EEG＋EOG 信号混合控制 292
9.6智能机器人EEG 控制前沿研究工作案例分析与总结 295
9.6.1结合常规轨迹规划和控制算法 295
9.6.2多种脑电处理方法组合的控制算法预处理方法或开发新的范式 295
9.6.3脑电处理方法和其他方法的结合 295
第10章智能机器人sEMG 控制 296
10.1智能机器人sEMG 控制框架 296
10.2外骨骼sEMG 控制 298
10.2.1基于sEMG 的外骨骼阻抗控制 298
10.2.2比例肌电位置控制 301
10.2.3比例肌电力矩控制 309
10.2.4外骨骼自抗扰肌电控制 310
10.3仿生手肌电控制 314
10.3.1仿生手肌肉协同控制 314
10.3.2仿生手摩斯编码sEMG 控制 318
10.4仿人机器人sEMG 控制 322
10.4.1基于sEMG 的仿人机器人协同作业控制 322
10.4.2自适应阻抗的人机协作控制 325
10.5智能机器人sEMG 控制前沿研究工作案例分析与总结 327
10.5.1多自由度sEMG 连续运动控制 327
10.5.2精确肌肉收缩反馈回路控制方法研究 327
10.5.3特定应用场景下的控制方法研究 327
10.5.4肌肉运动控制方法研究 328
10.5.5新型肌肉活动检测方法及其控制应用研究 328
第11章智能机器人多模态生物电信号控制 329
11.1智能机器人多模态生物电信号控制基本框架 329
11.2外骨骼多模态生物电信号控制 330
11.3假肢多模态生物电信号控制 334
11.3.1结合视觉、语音、肌电的假肢控制方法 334
11.3.2多模态反馈的假肢控制方法 339
11.4仿人机器人多模态生物电信号控制 341
11.5智能机器人多模态生物电信号控制前沿研究工作案例分析与总结 344
11.5.1多模态信号反馈 344
11.5.2多模态信号协作 344
11.5.3生物模拟的多模态信号处理的控制方法 345
第12章智能机器人嵌入式系统设计 346
12.1嵌入式系统开发介绍 346
12.1.1嵌入式系统重要性 346
12.1.2嵌入式系统开发基本框架 347
12.2嵌入式系统C/C＋＋基础 348
12.2.1变量、数组、结构体、数据移位、注释 348
12.2.2判断语句 352
12.2.3与、或、非 355
12.2.4循环 355
12.2.5函数 357
12.2.6中断 358
12.3嵌入式最小系统 358
12.3.1主芯片 359
12.3.2电源 359
12.3.3晶振 360
12.3.4复位 360
12.3.5SWD 程序调试与下载接口 361
12.3.6串口通信接口 362
12.3.7外部Flash 存储和外部RAM 存储 363
12.3.8系统扩展接口 363
12.4嵌入式系统电路原理图与PCB 图 363
12.4.1原理图绘制 363
12.4.2PCB 绘制 364
12.4.3嵌入式系统电路原理图和PCB 图绘制示例 365
12.5嵌入式系统重要模块与外设 367
12.5.1ADC 模块 367
12.5.2串行通信-串口、SPI、I2C、RS485 和CAN 368
12.5.3定时器 378
12.5.4DMA 380
12.6智能机器人神经信号控制与处理嵌入式系统开发案例 381
12.6.1套索传动平台PID 控制＋迟滞前馈补偿嵌入式系统开发示例 381
12.6.2具有串口屏交互的仿生手嵌入式系统开发示例 396
第13章智能机器人上位机系统设计 410
13.1上位机软件系统开发介绍 410
13.1.1上位机系统重要性 410
13.1.2上位机系统开发基本框架 411
13.1.3python IDE 和环境搭建 412
13.2上位机软件系统编程基础 413
13.2.1变量、列表、元组、字符串与注释 413
13.2.2判断语句if 415
13.2.3与、或、非 415
13.2.4循环 416
13.2.5函数与类 418
13.2.6进程和线程 421
13.2.7文件夹创建与读写 423
13.2.8程序打包 423
13.3上位机软件系统界面设计基础 424
13.3.1Pyside2 和QT designer 424
13.3.2Qt designer 常用控件 425
13.3.3PyQtGraph 426
13.3.4自定义控件属性 427
13.3.5动态加载ui 文件与控件引用 427
13.3.6串口通信、WIFI 通信和网络IP 通信 428
13.4智能机器人神经信号控制与处理软件系统开发案例 432
13.4.1生物电信号采集与显示软件案例 432
13.4.2套索传动平台控制上位机软件系统案例 440
参考文献 445
缩略词列表 457
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