本書在簡要介紹上肢康復機器人技術發展的基礎上，對可穿戴式上肢康復機器人結構設計方法進行了深入研究;在機器人結構基礎上，對上肢康復機器人運動學、動力學進行分析，并基于運動學分析結果，研究了機器人軌跡規劃方法;針對腕關節柔性并聯機構支撐彈簧具有側向彎曲特性，在充分考慮彈簧軸向柔性振動和徑向柔性振動以及考慮彈簧軸向位移和柔性振動兩種工況下，提出了一種有限轉動張量和力與力矩平衡方程相結合的方法，驗證了實驗機構的合理性和分析方法的正確性;針對腦卒中偏癱患者的被動康復訓練軌跡跟蹤問題，提出了一種基于RBF神經網絡迭代學習方法，提高了系統的跟蹤性能及軌跡跟蹤誤差的收斂速度。本書可供從事上肢康復機器人研究的科研人員學習參考，也可作為相關專業的研究生或高年級本科生的教材。
本書是基于當前康復醫療更高水平需求開發的，主要介紹可穿戴式上肢康復機器人結構設計，涵蓋人體上肢關節運動分析及機器人結構設計，上肢康復機器人運動學與動力學、其仿真分析及關節空間軌跡規劃等，繩索驅動腕部柔性并聯機構力學性能，上肢康復機器人控制系統設計，上肢康復機器人樣機研制及實驗研究等。內容系統全面，適合從事康復機器機構研究的工程技術人員與高校相關專業的師生閱讀參考。同時本書是作者基于多年相關科研經驗撰寫的，精心設計結構布局，針對性強，應用性強。
人口老齡化的加劇、生活節奏的加快以及不良飲食習慣、環境等因素的影響，使得由腦卒中等原因造成的肢體運動障礙人數迅速增長，給患者家庭和社會帶來沉重的負擔。臨床研究表明，病發后越早進行康復功能訓練，越能最大程度地減少后遺癥、降低致殘率。康復機器人系統的應用為上肢康復訓練開辟了新的有效途徑，能夠將康復醫師從徒手高強度的康復訓練中解放出來，有效促進社會康復治療事業的發展。本書針對腦卒中患者中、后期主、被動康復訓練的問題，探尋各康復階段中不同患者的康復需求，設計開發了繩索驅動、串并聯相結合的上肢外骨骼康復機器人關節結構康復系統，能夠牽引有運動功能障礙的上肢，實現多個關節運動，完成活動范圍與幅度較大的運動訓練。對提高康復機器人系統技術水平、推動康復機器人與智能醫療系統臨床應用技術推廣具有重要的理論意義和參考價值。
本書在簡要介紹上肢康復機器人技術發展的基礎上，對可穿戴式上肢康復機器人結構設計方法進行了深入研究;在機器人結構基礎上，對上肢康復機器人運動學、動力學進行分析，并基于運動學分析結果，研究了機器人軌跡規劃方法;針對腕關節柔性并聯機構支撐彈簧具有側向彎曲特性，在充分考慮彈簧軸向柔性振動和徑向柔性振動以及考慮彈簧軸向位移和柔性振動兩種工況下，提出了一種有限轉動張量和力與力矩平衡方程相結合的方法，驗證了實驗機構的合理性和分析方法的正確性;針對腦卒中偏癱患者的被動康復訓練軌跡跟蹤問題，提出了一種基于RBF神經網絡迭代學習方法，提高了系統的跟蹤性能及軌跡跟蹤誤差的收斂速度。
本書在編寫過程中，得到了北京大學喻俊志教授、長春工程學院張邦成教授、長春工業大學孫中波教授以及孫建偉教授的大力支持，在編寫及校對過程中，吉林省智能制造技術工程研究中心高墨堯、李爽、劉帥、李也等多位同學也做了很多工作，在此一并向他們表示衷心感謝!
本書相關的研究工作得到了國家自然科學基金面上項目基于最優訓練路徑的上肢康復機器人結構設計方法研究(51875047)、吉林省科技廳重點研發項目繩索驅動上肢外骨骼康復機器人關鍵技術研究與開發 (20220204102YY)、吉林省教育廳項目基于張拉機構特性的上肢康復機器人關鍵技術研究與開發(JJKH20200658KJ)的資助。
限于作者水平，不妥之處在所難免，懇請讀者和相關專家批評指正。
著者
龐在祥，1982年7月生，博士，長春工業大學，副教授，碩士研究生導師，副主任。一直從事機器人機構學及CAD、智能機器人、自動化生產線等領域相關研究。近五年，主持吉林省發改委項目1項，吉林省科技廳項目1項（合作單位負責人），吉林省教育廳項目2項；參與國家自然基金面上項目3項。作為主要參加人獲吉林省科學技術獎一等獎1項、二等獎1項、吉林省專利獎及專利金獎各1項、吉林科技進步三等獎1項，吉林自然科學成果獎三等獎1項，長春市科技進步一等獎1項。以一作/通訊作者發表論文16篇，其中SCI論文5篇、EI期刊論文1篇、核心論文3篇、會議EI論文3篇。在吉林科學技術出版社出版專著1部。授權發明專利8件，申請發明專利6件，授權實用新型專利10件，軟件著作權1件。
第1章 緒論001
1.1 背景及目的、意義002
1.2 偏癱康復理論及訓練方法分析003
1.2.1 腦卒中及腦可塑性003
1.2.2 腦卒中偏癱康復訓練方式004
1.2.3 臨床康復訓練方法006
1.2.4 基于康復機器人的康復訓練方法007
1.3 上肢康復機器人的國內外發展現狀008
1.3.1 末端導引式康復機器人系統發展現狀008
1.3.2 外骨骼式上肢康復機器人發展現狀010
1.4 上肢康復機器人控制策略研究現狀016
1.5 本書的主要內容018
第2章 人體上肢關節運動分析及機器人結構設計023
2.1 人體上肢解剖學分析及數據采集024
2.1.1 肩關節分析024
2.1.2 肘關節分析026
2.1.3 腕關節分析027
2.1.4 人體上肢運動數據采集028
2.2 上肢康復機器人各關節結構設計032
2.2.1 肩關節結構設計033
2.2.2 肘關節結構設計035
2.2.3 腕關節結構設計037
2.3 上肢康復機器人總體結構041
2.4 本章小結042
第3章 上肢康復機器人運動學與動力學分析043
3.1 上肢康復機器人運動學分析044
3.1.1 正運動學044
3.1.2 逆運動學048
3.1.3 工作空間分析049
3.2 上肢康復機器人動力學分析053
3.3 上肢康復機器人仿真分析060
3.3.1 運動學仿真分析060
3.3.2 動力學仿真分析061
3.4 康復機器人關節空間軌跡規劃064
3.5 本章小結067
第4章 繩索驅動腕部柔性并聯機構力學性能分析069
4.1 腕關節并聯機構小撓度性能分析070
4.1.1 考慮柔性振動因素的系統動力學建模070
4.1.2 逆運動學和靜力學分析074
4.1.3 腕關節并聯機構小撓度仿真分析077
4.1.4 腕關節并聯機構工作空間分析079
4.2 腕關節并聯機構大撓度性能分析079
4.2.1 運動學參數配置080
4.2.2 壓縮彈簧參數配置081
4.2.3 逆運動學和靜力學分析083
4.2.4 腕關節并聯機構大撓度仿真分析089
4.3 本章小結091
第5章 上肢康復機器人控制系統設計093
5.1 RBFNN-ILC 控制器構建與分析094
5.1.1 迭代學習控制094
5.1.2 RBF神經網絡控制095
5.1.3 RBFNN-ILC控制器設計095
5.1.4 穩定性分析099
5.1.5 仿真分析100
5.2 基于RBF 神經網絡的滑模控制構建與分析103
5.2.1 系統模型建立及問題描述103
5.2.2 基于RBF神經網絡逼近的滑模控制104
5.2.3 基于單參數的自適應滑模控制105
5.2.4 穩定性分析106
5.2.5 仿真分析108
5.3 本章小結113
第6章 上肢康復機器人樣機研制及實驗研究115
6.1 上肢康復機器人系統搭建及測試實驗116
6.2 腕關節運動能力實驗118
6.3 基于最優訓練路徑的上肢康復機器人實驗研究122
6.3.1 被動運動康復訓練實驗122
6.3.2 主動運動康復訓練實驗126
6.3.3 示教訓練實驗131
6.4 本章小結134
參考文獻135
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