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任彬，工学博士，上海大学副教授、博士生导师。兼任上海大学人工智能与医工交叉研究中心副主任、上海市人工智能学会副秘书长，香港学者协会会员。2013年入选香江学者，2016年入选上海市青年东方学者。主要研究领域为人机协同、脑机交互、可穿戴设备以及智能制造系统、人工智能算法。作为项目负责人，主持国家自然科学基金-面上项目、国家自然科学基金-青年基金等6项；作为主要研究人员，参加并完成香港政府资助项目、国家重点基础研究发展计划（973计划）、国家863计划、国家科技重大专项、国家科技支撑计划等多项。代表性成果包括：在Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering、Journal of Computing and Information Science in Engineering等国内外学术期刊发表SCI/EI论文30余篇，获授权发明专利7项，出版专著2部（《机械动力学》《可穿戴下肢外骨骼人机协同设计与实验研究》）。 陈嘉宇，美国哥伦比亚大学工学博士，清华大学长聘副教授、博士生导师。曾于香港城市大学任助理教授及副教授。2019年入选国家海外高层次人才引进计划（青年项目）。主要研究领域为人因智能建造系统、建造业人机协作及自动化城市建筑数字模型构造。主持国家自然科学基金、香港优配研究金、香港建筑业议会项目、香港环境保育基金等多项科研项目；并作为主要研究人员参与美国国家自然科学基金、美国能源署等项目。曾任香港屋宇署、香港民政事务署、香港发展局等技术委员会成员。现兼任 Journal of Intelligent Construction 副主编、Engineering等国际期刊编委。已发表国际期刊（SCI刊源）论文110余篇。 目錄： 第1章 绪论1 1.1 仿生外骨骼研究的目的和意义 1 1.2 仿生外骨骼国内外研究现状 2 1.3 仿生外骨骼关键技术与问题分析 12 第2章 基于遗传算法的人机耦合仿真模型18 2.1 人体下肢生理结构分析 18 2.1.1 人体解剖学18 2.1.2 下肢各关节自由度分析 20 2.1.3 关节驱动的自由度选择 21 2.2 人机耦合的仿生外骨骼构型设计 22 2.2.1 人体下肢运动链22 2.2.2 仿生外骨骼链24 2.2.3 人机耦合模型25 2.3 遗传算法的步态轨迹优化 26 2.3.1 耦合系统步态轨迹27 2.3.2 适应度评估方程29 2.3.3 仿真实验及结果分析 31 2.4 本章小结 37 第3章 」基于光电感应的足底压力传感系统38 3.1 仿生外骨骼的足底压力传感系统设计 38 3.2 光电式压力传感单元 39 3.2.1 光电-压力传感原理 39 3.2.2 模块化传感单元设计与制造 40 3.2.3足底压力传感鞋垫方案 43 3.2.4 足底压力中心步态参数 45 3.3 足底压力数据采集实验 46 3.3.1传感器特性分析46 3.3.2 双足压力信号采集48 3.4 本章小结 51 第4章 基于神经网络的步态相位识别52 4.1 仿生外骨骼的步态相位识别 52 4.2步态数据采集设备 53 4.3 步态相位划分方法 56 4.4 步态相位识别 59 4.4.1 多层感知机神经网络算法 59 4.4.2 人体步态数据集60 4.4.3 多运动模式步态相位识别 62 4.5 本章小结 67 第5章 基于长短时记忆网络的运动协同方法68 5.1 仿生外骨骼的运动协同 68 5.2 关节传感系统设计 69 5.3 动力外骨骼硬件系统 70 5.4 关节角度协同运动实验 72 5.5 长短时记忆网络的预测分析 76 5.5.1 长短时记忆网络76 5.5.2 运动协同预测结果78 5.6 本章小结 83 第6章 仿生外骨骼本体构型设计85 6.1 仿生外骨骼结构设计与仿真分析 85 6.1.1 结构设计85 6.1.2 仿真分析89 6.2 踝关节执行器的创新设计 92 6.3 动力外骨骼样机 98 6.3.1 关节执行器方案98 6.3.2 动力外骨骼机构99 6.3.3 样机实物 102 6.4 本章小结103 第7章 仿生外骨骼运动学与动力学分析 104 7.1 人体步态分析104 7.2 仿生外骨骼运动学分析107 7.3 仿生外骨骼动力学分析111 7.4 本章小结113 第8章 基于轨迹跟踪的仿生外骨骼自适应控制 114 8.1 基于轨迹跟踪的自适应控制算法综述 114 8.2单腿四自由度动力学模型115 8.3 鲁棒自适应控制器设计116 8.3.1 扰动信号上确界未知的控制器设计116 8.3.2 轨迹跟踪自适应控制方法实现 118 8.3.3 动态方程线性化 119 8.4 控制仿真实验及分析120 8.5 本章小结124 第9章 基于MIMO的仿生外骨骼模糊自适应控制126 9.1 基于MIMO的模糊自适应控制综述 126 9.2 摩擦、外加干扰和负载变化情况的模糊补偿控制127 9.3数值模拟与比较130 9.4 基于MIMO的仿生外骨骼仿真分析 132 9.5 本章小结136 第10章 基于Backstepping的仿生外骨骼模糊自适应控制137 10.1 基于 Backstepping的模糊自适应控制综述137 10.2 基于Backstepping的自适应模糊控制系统搭建138 10.2.1 系统描述 138 10.2.2 Backstepping控制器的设计及稳定性分析139 10.3 基于 Backstepping的仿生外骨骼仿真分析144 10.4 实验验证 147 10.4.1 可穿戴关节角度测量装置148 10.4.2 平地实验 148 10.4.3 上楼梯实验 152 10.5 本章小结 157 第11章 基于RBF神经网络的仿生外骨骼自适应控制 159 11.1 基于RBF神经网络的自适应控制综述 159 11.2 仿生外骨骼的动力学模型 160 11.3 RBF 神经网络描述 161 11.4 仿生外骨骼的 RBF神经网络自适应控制 162 11.4.1 系统描述 162 11.4.2 模型不确定部分的 RBF 神经网络逼近 163 11.4.3 控制器的设计与分析 164 11.5 基于RBF神经网络的仿生外骨骼仿真分析 167 11.6 实验验证 170 11.6.1 平地实验描述 170 11.6.2 数据采集与分析 171 11.7 本章小结 174 第12章 仿生外骨骼控制系统设计175 12.1 控制系统175 12.1.1 硬件控制系统175 12.1.2 软件控制系统176 12.2仿生外骨骼轻量化设计与要求180 12.2.1 设计原则与要求180 12.2.2仿生外骨骼轻量化设计181 12.3 仿生外骨骼控制策略184 12.4 本章小结186 缩略词及中英文对照188 参考文献190 后记205 內容試閱： 到2030年前后，中国老龄化率预计将达到20%，进入超级老龄化社会。随着人口老龄化和老年人口高龄化不断上升，中国失能和半失能老人规模将由2020年的4564万人预计上升到2030年的6953万人、2050年的12606万人。未来，老年人照护需要的成本在急剧增加。仿生外骨骼则可以为下肢瘫痪、截肢、脊髓损伤等患者提供有效的康复治疗。它可以通过智能控制系统，对患者下肢进行力量支持和运动控制，帮助患者恢复行走和运动功能。这对于患者来说，是一种重要的康复手段，可以提高其生活质量和自理能力。 仿生外骨骼的研究涉及多个学科领域，如机械工程、控制科学、生物医学工程等。通过对仿生外骨骼的研究和应用，可以推动这些学科领域的交叉和融合，促进医学研究和技术发展。同时，仿生外骨骼也为机器人技术在医疗领域的应用提供了新的思路和方向。控制器则可以为仿生外骨骼提供高精度、高实时性、可靠稳定的控制信号。目前，仿生外骨骼智能控制系统的研究主要集中在以下几个方面： 1)传感器技术 传感器技术是仿生外骨骼控制器的关键技术之一。传感器可以实时采集机器人关节角度、力矩、加速度等数据，为机器人运动控制提供必要的信息。目前，常用的仿生外骨骼传感器包括惯性测量单元(inertialmeasurement unit，IMU)、压力传感器、位移传感器等。其中，IMU可以实现对机器人姿态的测量和跟踪，压力传感器可以实现对足底压力的测量和分析，位移传感器可以实现对关节位置的测量和控制。传感器技术的发展，将进一步提高仿生外骨骼的运动控制精度和稳定性。 2)电机驱动技术 电机驱动技术是仿生外骨骼控制器的另一个重要技术。电机驱动系统可以实现对机器人关节的精确控制和调节，从而实现机器人的运动。目前，常用的仿生外骨骼电机驱动技术包括直流无刷电机、步进电机等。其中，直流无刷电机具有高效、低噪声、低能耗等优点，逐渐成为仿生外骨骼电机驱动系统的主流技术。 3)控制算法 控制算法是仿生外骨骼控制器的核心技术之一。控制算法可以实现对机器人运动轨迹、速度、力矩等参数的精确控制和调节，从而实现机器人的运动。目前，常用的仿生外骨骼控制算法包括比例积分微分(PID)控制、模糊控制、神经网络控制等。其中，PID控制具有简单易实现、响应速度快等优点，适用于简单的运动控制场景；模糊控制可以处理非线性系统和模糊信息，适用于复杂的运动控制场景；神经网络控制可以自适应地调整参数和结构，适用于高精度、高稳定性的运动控制场景。 本书重点将从以下方面开展仿生外骨骼的控制算法研究，包括：建立仿生外骨骼的动力学模型；选取卡内基梅隆大学(Carnegie Mellon University，CMU)动作捕捉数据库中的一组步态数据，采用插值拟合的方式对步态数据进行处理，将离散的步态数据连续化；在此基础上，采用位置控制模式，以插值拟合后的函数曲线作为期望轨迹并搭建控制算法；最后，根据仿生外骨骼在不同控制算法下的综合表现，对其进行模型评价，验证控制策略的有效性。 本书的出版得到了上海大学和清华大学的支持，获得了国家自然科学基金(51775325)、香港优配研究金(11209620;21204816)、清华大学人才引进项目(53331400223)、宁波市重点研发计划(2023Z218)资助。最后，感谢Fighting Lab(实验室)参与相关研究的刘建伟、张志强、管万里、王琳、汪小雨、潘韫杰、王梓林、史迪威等同学。希望本书内容能为广大读者带来新的见解和启示。

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