2005年，美国政府研究机构DARPA的国防科学办公室（DSO）启动了一项计划，在四年的时间内彻底改变假肢。根据机构网站，该计划提出：“为临床试验提供一种假肢，这个假肢比目前任何可用的假肢都要先进得多。该装置可实现多自由度抓取和其他手部功能，且坚固耐用，对环境因素具有弹性。在四年内，DSO将为临床试验提供一种假肢，其功能在运动控制和灵巧度、感知反馈（包括本体感知）、体重和环境弹性方面几乎与自然肢体相同。这个装置将由神经信号直接控制。这项计划的结果将使上肢截肢者有尽可能正常的生活，尽管他们曾经受到严重伤害。”

图64.19 日本机器人公司Cyberdene设计的机器人套装HAL-5

64.4.1 巨大的挑战和障碍

这项计划的宣布在一个雄心勃勃的时间框架内为假肢研究提出了重大挑战：开发一种功能性和耐久性至少与天然肢体一样好的假肢。要迎接这一挑战，有几个障碍：第一，为个体提供一种直观的方法来控制和协调机器人肢体的多个关节是一项挑战。第二，机器人在力量范围、重量和使用便携式电源的持续时间方面还不能与人类的手臂相比。第三，人类的四肢富含触觉和运动传感器。在机器人肢体上安装人工传感器，然后以用户可用的方式从这些传感器返回信息是一项挑战。因此，解决这一重大挑战需要更好的假肢感觉-运动接口，以及更轻、更强的驱动器和更好的电源。最近在改善假肢的感知-运动交互方面取得了实质性进展，这一进展是本节的重点。对于可用于假肢装置的机器人驱动器的当前进展，读者可参考关于神经机器人学的第77章。关于传统假手和假臂的设计概述，请参阅参考文献[64.267]。

64.4.2 靶向神经移植

标准的假肢通常由电缆驱动或由来自剩余肌肉的肌电图（EMG）信号控制。例如，要打开和关闭一只假手，一种常见的方法是将一根波顿缆绳绕在安全带的肩部，然后将缆绳直接连接到假手上。然后用户可以耸耸肩移动电缆，并打开和关闭手。或者，电极可以放置在残肢或使用者背部的肌肉上，然后用于控制假手上的电机。缆绳技术具有简单的优点，并且具有扩展的生理本体感知（EPP）的特性，即抓握力通过机械方式传回使用者的肩部肌肉力传感器，以便使用者能够测量握力的强度。由于它们的简单性和EPP，电缆驱动（或身体驱动的）假体比肌电（或外部驱动的）假体更受欢迎。然而，身体驱动的技术一次只能控制1个自由度，尽管下颌开关等可以用于在自由度之间切换。肌电方法可以用来控制多个自由度，但这种控制是非直观和复杂的。此外，对于失去整只手臂的人来说，多个用于读取EMG的控制点是不可用的。因此，假肢控制系统通常仅限于1个或2个自由度，而功能性手臂和手的运动至少得益于4个自由度（3个自由度用于定位手，1个自由度用于打开和关闭手）。

Kuiken等人^[64.268]最近开发了一种改进多关节假肢控制的新方法。在这靶向神经移植技术中，他们将先前支配失去肢体的神经重新路由到备用肌肉，然后在备用肌肉处使用EMG读出用户移动肢体的意图。他们在一名在电力事故中失去双臂的双侧肩关节离断截肢者身上演示了这项技术。他们用利用左臂剩余的臂丛神经（通常支配左肘、手腕和手的神经），然后把它移到胸肌。受试者仍然可以收缩他的胸肌，但这块肌肉不再对他有用，因为它曾经附着在他现在缺失的肱骨上。外科医生解剖与肘部、手腕和手部不同肌肉相关的神经部分，并支配三束胸肌。三个月后，神经重新支配了胸肌束，当患者试图弯曲失去的手肘时，会导致胸肌束抽搐。表面EMG电极放置在胸肌束上。然后，当使用者想要张开他的手时，一个胸肌束收缩，这种收缩可以通过EMG电极检测到。EMG信号依次用于控制假肢的手部运动。最终的结果是，用户可以将他不同的（缺失的）关节移动，机器人手臂上相应的关节也会移动。他可以同时操作两个关节，如肘部和手部。用户可以完成以前用传统的肌电控制臂无法完成的任务，比如自己吃东西、刮胡子和扔球。另一个值得注意的发现是，重新排列的神经中的感觉神经元重新支配了传感器，因此，当人的胸部被触碰时，他会感觉到这是对他缺失的肢体的触碰。这种感觉神经移植可能形成一个交互，提供来自假肢的触觉。这些发现最近在另一位接受靶向神经再支配的患者身上得到了验证^[64.269]。

64.4.3 神经接口

神经接口提供了一个有趣的和具有挑战性的解决方案，以检索连接人类神经系统的人工制品的自然方式。它们是一种能够有创或无创记录周围神经和大脑皮层电活动的系统。最近也有研究表明，对残存周围神经的直接电刺激可以为截肢患者提供有关力的可用信息^[64.270]，从而为双向神经接口铺平道路，该接口能够恢复进出假体的传出和传入信息流。最近，已经开发出可植入周围神经的薄膜束内电极^[64.271]，并于2008年在意大利罗马生物医药大学校园对LifeHand项目中的一名截肢者^[64.272]进行了成功验证，一组欧洲和意大利的研究行动集中在假肢的神经接口上（图64.20）。2013年，在意大利进行的第二轮实验证明，在实时解码不同的抓取任务时，通过使用横向多通道刺激正中神经束和尺神经束，根据手部假肢的人工传感器提供信息，向截肢者传递生理上合适的（接近自然的）感觉信息，以控制灵巧手假体的可能性。^[64.273]。研究结果还表明，受试者能够利用不同的触觉特征来识别三个不同物体的刚度和形状。这些结果与早期的研究一致，这些研究概述了修复装置上恢复触觉反馈的重要性，例如Meek等在1989年提出的研究^[64.274]。

图64.20 LifeHand的目标是创造一个完全植入式的假肢系统，通过患者的神经系统进行丰富的感知和控制，其灵巧程度堪比自然肢体（由意大利罗马生物医药大学提供）

今天，上述方法正试图推广到下肢假肢。麻省理工学院的Herr等开创了一类新的生物混合智能假体和外骨骼^[64.275]，旨在改善有生理挑战的人的生活质量。其中一些设备现在已经被BiOM公司商业化。例如，一种被称为Rheo Knee的计算机控制的假肢^[64.275]配备了一个微处理器，它能不断地感知关节的位置和施加在肢体上的载荷。电动踝足假肢模拟生物腿的动作，创造出自然的步态，让截肢者以正常的速度和新陈代谢水平行走，就好像他们的腿是生物腿一样^[64.275]。

在直接从大脑实时解码运动相关信号方面也取得了进展（见2006年7月13日《自然》杂志封面故事和相关文章^[64.276]）。最近，几位人类志愿者中的第一位是一位因脊髓损伤而四肢瘫痪的患者，已经接受了脑门电极阵列植入，并能够控制计算机屏幕上光标的移动^[64.277]。无创系统的工作原理是通过众所周知的临床无创诊断设备（如脑电图）从颅骨外部记录大脑活动^[64.278]。个人已经被证明能够通过适量的练习（几个小时到几天），学会控制作为时间函数的脑电信号的振幅，或者脑电信号特定频率成分的振幅。控制水平足以在计算机上操作打字程序，或控制光标向多个目标的移动。

综上所述，鉴于过去十年中观察到的重大进展，未来智能假肢和矫形器的控制系统似乎可以选择依赖与大脑的直接接口，这应该允许仅通过思维控制多个关节。在PNS或CNS的靶向再神经支配和脑机接口方面的初步工作允许以自然主义的方式进行3~4个自由度的控制，并引出一些感觉反馈，这对传统假肢控制技术而言是一种进步。

64.4.4 神经刺激的进步

功能性神经刺激技术（FNS）旨在电刺激残存的神经系统以重新激活四肢。FNS在站立、行走、伸展和抓取已经得到证实，但由于多种因素的综合作用，包括使用表面电极的系统的易用性、疲劳前的使用时间、植入的风险，以及相关控制问题的复杂性，这些技术在商业上取得的成功有限。

目前正在进行两条研究路线，以推动FNS领域的发展。第一个重点是硬件创新。BION就是一个很好的例子，它是一种可注射的刺激器，大小相当于一粒煮熟的米粒^[64.279]，无须手术（使用大口径针头）就可以插入，而且坚固耐用，抗感染。第二条研究路线旨在刺激神经系统中的控制回路，而不是单个肌肉。例如，目前已经证明，通过直接刺激脊髓区域，可以在猫后腿的多个肌肉中诱发类似运动的运动^[64.280]。

64.4.5 嵌入式智能

最近机器人技术在假肢方面的相关进展包括在人工膝关节嵌入式微处理器和被动驱动系统，例如，站立时膝关节可以变得相对僵硬，在行走时膝关节可以自由活动^[64.281]。第一个微处理器控制的膝关节是1999年推出的Ottobock C-Leg德国，C-Leg通过一个伺服电机来调节液压活塞的阀门，充电电池可持续工作24h。对于每个用户来说，整个步态周期的阻力模式都是可以调节的，2001年9月11日，一名男子用C-Leg从世贸中心的第70层走了下来，肢体仅有轻微的擦伤^[64.282]。其他采用微处理器控制的膝关节还有endolite自适应假肢，它使用气动和液压阀；Rheo Knee由冰岛的Ossür公司生产，使用磁流变液技术来改变膝关节的阻力。另外还有Intelligent Prosthesis。

第一款可以产生动力而不是只消耗能量的动力膝关节，目前由Ossür公司商业化并取名叫做Power Knee。该系统结合了机电动力源，可以由安装在健全下肢的鞋上的传感器来控制，这是第一个可以帮助用户一步步走上楼梯的膝关节。

以上图文来自机械工业出版社出版的《机器人手册》（原书第2版）作者：（[意]布鲁诺·西西利亚诺（Bruno Siciliano) [美]欧沙玛·哈提卜(Oussama Khatib））。译者：于靖军。

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《机器人手册（原书第2版） 第1卷 机器人基础》

• 目录

• 译者序

• 作者序一(第1版)

• 作者序二(第1版)

• 作者序三(第1版)

• 作者序四(第1版)

• 第2版前言

• 多媒体扩展序

• 如何访问多媒体内容

• 主编简介

• 篇主编简介

• 多媒体团队简介

• 作者列表

• 缩略词列表

• 第1章绪论——如何使用《机器人手册》1

• 1.1机器人学发展简史1

• 1.2机器人学的研究群体2

• 1.3如何使用本手册3

• 视频文献5

• 第1篇机器人学基础

• 内容导读8

• 第2章运动学11

• 2.1概述11

• 2.2位置与姿态表示12

• 2.3关节运动学20

• 2.4几何表示24

• 2.5工作空间26

• 2.6正运动学26

• 2.7逆运动学27

• 2.8正微分运动学29

• 2.9逆微分运动学30

• 2.10静力学变换30

• 2.11结论与延展阅读30

• 参考文献31

• 第3章动力学33

• 3.1概述34

• 3.2空间向量表示法35

• 3.3正则方程40

• 3.4刚体系统动力学模型42

• 3.5运动树46

• 3.6运动环51

• 3.7结论与延展阅读54

• 参考文献56

• 第4章机构与驱动59

• 4.1概述60

• 4.2系统特征60

• 4.3运动学与动力学61

• 4.4串联机器人64

• 4.5并联机器人65

• 4.6机械结构66

• 4.7关节机构67

• 4.8驱动器69

• 4.9机器人的性能指标75

• 4.10结论与延展阅读77

• 视频文献77

• 参考文献78

• 第5章传感与估计80

• 5.1概述80

• 5.2感知过程81

• 5.3传感器82

• 5.4估计过程87

• 5.5表征96

• 5.6结论与延展阅读97

• 参考文献98

• 第6章模型辨识100

• 6.1概述100

• 6.2运动学标定102

• 6.3惯性参数估计107

• 6.4可辨识性与条件数分析112

• 6.5结论与延展阅读118

• 视频文献119

• 参考文献120

• 第7章运动规划122

• 7.1机器人运动规划122

• 7.2运动规划的概念123

• 7.3基于抽样的规划124

• 7.4替代算法127

• 7.5微分约束130

• 7.6扩展与演变133

• 7.7高级议题136

• 7.8结论与延展阅读139

• 视频文献139

• 参考文献140

• 第8章运动控制144

• 8.1运动控制简介145

• 8.2关节空间与操作空间控制146

• 8.3独立关节控制147

• 8.4PID控制149

• 8.5跟踪控制151

• 8.6计算转矩与计算转矩类控制153

• 8.7自适应控制156

• 8.8优与鲁棒控制159

• 8.9轨迹生成与规划161

• 8.10数字化实现164

• 8.11学习控制166

• 视频文献167

• 参考文献168

• 第9章力控制171

• 9.1背景171

• 9.2间接力控制173

• 9.3交互作业179

• 9.4力/运动混合控制184

• 9.5结论与延展阅读188

• 视频文献189

• 参考文献190

• 第10章冗余度机器人192

• 10.1概述192

• 10.2面向任务的运动学194

• 10.3微分逆运动学196

• 10.4冗余度求解优化方法200

• 10.5冗余度求解的任务增广法202

• 10.6二阶冗余度求解204

• 10.7可循环性204

• 10.8容错性205

• 10.9结论与延展阅读206

• 视频文献206

• 参考文献207

• 第11章含有柔性单元的机器人210

• 11.1含有柔性关节的机器人211

• 11.2含有柔性连杆的机器人227

• 视频文献240

• 参考文献241

• 第12章机器人体系架构与编程245

• 12.1概述245

• 12.2发展历程247

• 12.3体系架构组件250

• 12.4案例研究——GRACE256

• 12.5机器人体系架构的设计艺术258

• 12.6机器人体系架构的实现259

• 12.7结论与延展阅读261

• 视频文献261

• 参考文献261

• 第13章基于行为的系统265

• 13.1机器人控制方法265

• 13.2基于行为系统的基本原理267

• 13.3基础行为270

• 13.4基于行为系统的表示法270

• 13.5基于行为系统的学习271

• 13.6应用与后续工作275

• 13.7结论与延展阅读278

• 视频文献278

• 参考文献279

• 第14章机器人人工智能推理方法283

• 14.1为什么机器人要应用AI推理283

• 14.2知识表征与推理284

• 14.3推理与决策291

• 14.4基于规划的机器人控制297

• 14.5结论与延展阅读301

• 视频文献302

• 参考文献302

• 第15章机器人学习307

• 15.1什么是机器人学习307

• 15.2模型学习309

• 15.3强化学习319

• 15.4结论330

• 视频文献331

• 参考文献331

• LⅩⅤⅠⅠLⅩⅤⅠⅠⅠ第2篇机器人设计

• 内容导读340

• 第16章设计与性能评价342

• 16.1机器人设计过程342

• 16.2工作空间指标344

• 16.3灵巧性指标347

• 16.4其他性能指标349

• 16.5其他类型的机器人352

• 16.6本章小结356

• 参考文献356

• 第17章肢系统359

• 17.1肢系统的设计360

• 17.2概念设计360

• 17.3设计过程示例363

• 17.4模型导引设计366

• 17.5各种肢系统373

• 17.6性能指标376

• 视频文献378

• 参考文献379

• 第18章并联机构382

• 18.1定义382

• 18.2并联机构的构型综合383

• 18.3运动学384

• 18.4速度与精度分析385

• 18.5奇异性分析386

• 18.6工作空间分析387

• 18.7静力学分析388

• 18.8动力学分析389

• 18.9设计考虑390

• 18.10柔索驱动并联机器人390

• 18.11应用示例392

• 18.12结论与延展阅读392

• 视频文献393

• 参考文献393

• 第19章机器人手

• 19.1基本概念

• 19.2机器人手的设计

• 19.3驱动与传感技术

• 19.4机器人手的建模与控制

• 19.5应用和发展趋势

• 19.6结论与延展阅读

• 视频文献

• 参考文献

• 第20章蛇形机器人与连续体机器人

• 20.1蛇形机器人研究简史

• 20.2连续体机器人研究简史

• 20.3蛇形机器人与连续体机器人的

• 建模

• 20.4蛇形机器人与连续体机器人的

• 运动规划

• 20.5结论与相关领域的扩展

• 视频文献

• 参考文献

• 第21章软体机器人驱动器

• 21.1研究背景

• 21.2软体机器人驱动器的设计

• 21.3软体机器人驱动器的建模

• 21.4软体机器人的建模

• 21.5刚度评估

• 21.6笛卡儿刚度控制

• 21.7周期性运动控制

• 21.8软体机器人的优控制

• 21.9结论与开放性问题

• 视频文献

• 参考文献

• 第22章模块化机器人

• 22.1概念与定义

• 22.2可重构模块化操作臂

• 22.3自重构模块化机器人

• 22.4结论与延展阅读

• 视频文献

• 参考文献

• 第23章仿生机器人

• 23.1概述

• 23.2仿生机器人设计组件

• 23.3机构

• 23.4材料与制造

• 23.5结论

• 视频文献

• 参考文献

• 第24章轮式机器人

• 24.1概述

• 24.2轮式机器人的机动性

• 24.3轮式机器人的结构

• 24.4轮-地交互模型

• 24.5轮式机器人的悬架系统

• 24.6结论

• 视频文献

• 参考文献

• 第25章水下机器人

• 25.1背景

• 25.2机械系统

• 25.3电力系统

• 25.4水下驱动器和传感器

• 25.5计算机、通信和体系架构

• 25.6水下操作臂

• 25.7结论与延展阅读

• 视频文献

• 参考文献

• 第26章飞行机器人

• 26.1背景与研究历史

• 26.2飞行机器人的特征

• 26.3空气动力学与飞行力学基础

• 26.4固定翼飞行器的设计与建模

• 26.5旋翼机的设计与建模

• 26.6扑翼机的设计与建模

• 26.7系统集成与实现

• 26.8飞行机器人的应用

• 26.9结论与延展阅读

• 视频文献

• 参考文献

• 第27章微纳机器人

• 27.1概述

• 27.2尺度

• 27.3微纳尺度的驱动技术

• 27.4微纳尺度的成像技术

• 27.5制造

• 27.6微装配

• 27.7微型机器人

• 27.8纳米机器人

• 27.9结论

• 视频文献

• 参考文献

机器人手册（原书第2版） 第2卷 机器人技术

目录

译者序

作者序一(第1版)

作者序二(第1版)

作者序三(第1版)

作者序四(第1版)

第2版前言

多媒体扩展序

如何访问多媒体内容

主编简介

篇主编简介

多媒体团队简介

作者列表

缩略词列表

第3篇传感与感知

内容导读

第28章力、触觉传感器

28.1概述

28.2传感器类型

28.3触觉信息处理

28.4集成方面的挑战

28.5总结与展望

视频文献

参考文献

第29章惯性传感器、GPS和里程计

29.1里程计

29.2陀螺仪系统

29.3加速度计

29.4惯性传感器套装

29.5基于卫星的定位(GPS和GLS)

29.6GPS-IMU集成

29.7延展阅读

29.8市场上的现有硬件

参考文献

第30章声呐传感器

30.1声呐原理

30.2声呐波束图

30.3声速

30.4波形

30.5换能器技术

30.6反射物体模型

30.7伪影

30.8TOF测距

30.9回声波形编码

30.10回声波形处理

30.11CTFM声呐

30.12多脉冲声呐

30.13声呐环

30.14运动影响

30.15仿生声呐

30.16总结

视频文献

参考文献

第31章距离传感器

31.1距离传感器的基础知识

31.2距离传感器技术

31.3配准

31.4导航、地形分类与测绘

31.5结论与延展阅读

参考文献

第32章三维视觉导航与抓取

32.1几何视觉

32.2三维视觉抓取

32.3结论与延展阅读

视频文献

参考文献

第33章视觉对象类识别

33.1对象类

33.2技术现状回顾

33.3讨论与结论

参考文献

第34章视觉伺服

34.1视觉伺服的基本要素

34.2基于图像的视觉伺服

34.3基于位置的视觉伺服

34.4先进方法

34.5性能优化与规划

34.6三维参数估计

34.7确定s*和匹配问题

34.8目标跟踪

34.9关节空间控制的Eye-in-Hand和

Eye-to-Hand系统

34.10欠驱动机器人

34.11应用

34.12结论

视频文献

参考文献

第35章多传感数据融合

35.1多传感数据融合方法

35.2多传感器融合体系架构

35.3应用

35.4结论

视频文献

参考文献

LⅩⅤⅠⅠLⅩⅤⅠⅠⅠ第4篇操作与交互

内容导读

第36章面向操作任务的运动

36.1概述

36.2任务级的控制

36.3操作规划

36.4装配运动

36.5集成反馈控制和规划

36.6结论与延展阅读

视频文献

参考文献

第37章接触建模与操作

37.1概述

37.2刚体接触运动学

37.3力与摩擦

37.4考虑摩擦时的刚体运动学

37.5推进操作

37.6接触面及其建模

37.7摩擦限定面

37.8抓取和夹持器设计中的接触问题

37.9结论与延展阅读

视频文献

参考文献

第38章抓取

38.1模型与定义

38.2受控的运动旋量与力旋量

38.3柔性抓取

38.4约束分析

38.5实例分析

38.6结论与延展阅读

视频文献

参考文献

第39章协同操作臂

39.1历史回顾

39.2运动学与静力学

39.3协同工作空间

39.4动力学及负载分配

39.5操作空间分析

39.6控制

39.7结论与延展阅读

视频文献

参考文献

第40章移动操作

40.1抓取和操作

40.2控制

40.3运动生成

40.4机器学习

40.5机器感知

40.6总结与延展阅读

视频文献

参考文献

第41章主动操作感知

41.1通过操作的感知

41.2物体定位

41.3了解物体

41.4物体识别

41.5结论

视频文献

参考文献

第42章触觉技术

42.1概述

42.2触觉装置设计

42.3触觉再现

42.4触觉交互的控制和稳定

42.5其他类型的触觉交互

42.6结论与展望

参考文献

第43章遥操作机器人

43.1概述

43.2遥操作机器人系统及其应用

43.3控制架构

43.4双边控制和力反馈控制

43.5遥操作机器人的前沿应用

43.6结论与延展阅读

视频文献

参考文献

第44章网络机器人

44.1概述与背景

44.2简要回顾

44.3通信与网络

44.4网络机器人的属性

44.5云机器人

44.6结论与未来方向

视频文献

参考文献

第5篇移动与环境

内容导读

第45章环境建模

45.1发展历程概述

45.2室内与结构化环境的建模

45.3自然环境与地形建模

45.4动态环境

45.5结论与延展阅读

视频文献

参考文献

第46章同步定位与建图

46.1SLAM：问题的定义

46.2三种主要的SLAM方法

46.3视觉SLAM与RGB-D SLAM

46.4结论与未来挑战

视频文献

参考文献

第47章运动规划与避障

47.1非完整移动机器人：遵循控制理论的

运动规划

47.2运动学约束与可控性

47.3运动规划与短时可控性

47.4局部转向方法与短时可控性

47.5机器人与拖车

47.6近似方法

47.7从运动规划到避障

47.8避障的定义

47.9避障技术

47.10避障机器人的形状特征、运动学与

动力学

47.11规划-反应的集成

47.12结论、未来方向与延展阅读

视频文献

参考文献

第48章腿式机器人的建模与控制

48.1腿式机器人的研究历程

48.2腿部运动的动力学建模

48.3稳定性分析：不跌倒

48.4动态行走与跑步运动的生成

48.5运动与力控制

48.6实现更高效的行走

48.7不同类型的接触行为

48.8结论

参考文献

第49章轮式机器人的建模与控制

49.1背景

49.2控制模型

49.3对于完整约束系统控制方法的

适应性

49.4针对非完整约束系统的方法

49.5非理想轮地接触下的路径跟随

49.6补充材料与文献指南

视频文献

参考文献

第50章崎岖地形下机器人的建模与控制

50.1概述

50.2崎岖地形下的轮式机器人建模

50.3崎岖地形下轮式机器人的控制

50.4崎岖地形下的履带式机器人建模

50.5履带式机器人的稳定性分析

50.6崎岖地形下的履带式机器人控制

50.7总结

视频文献

参考文献

第51章水下机器人的建模与控制

51.1水下机器人在海洋工程中日益重要的

作用

51.2水下机器人

51.3应用

51.4结论与延展阅读

视频文献

参考文献

第52章飞行机器人的建模与控制

52.1概述

52.2飞行机器人的建模

52.3控制

52.4路径规划

52.5飞行器状态估计

52.6结论

视频文献

参考文献

第53章多移动机器人系统

53.1历史

53.2多机器人系统的体系架构

53.3通信

53.4网络移动机器人

53.5集群机器人

53.6模块化机器人

53.7异构系统

53.8任务分配

53.9学习

53.10应用

53.11结论与延展阅读

视频文献

参考文献

《机器人手册（原书第2版） 第3卷 机器人应用》

目录

译者序

作者序一(第1版)

作者序二(第1版)

作者序三(第1版)

作者序四(第1版)

第2版前言

多媒体扩展序

如何访问多媒体内容

主编简介

篇主编简介

多媒体团队简介

作者列表

缩略词列表

第6篇作业型机器人

内容导读

第54章工业机器人

54.1工业机器人:机器人研究和应用的

主要驱动力

54.2工业机器人简史

54.3工业机器人的运动学构型

54.4典型的工业机器人应用

54.5安全的人-机器人协作

54.6任务描述：教学和编程

54.7系统集成

54.8展望与长期挑战

视频文献

参考文献

第55章空间机器人

55.1轨道机器人系统的历史概况和研究

进展

55.2行星表面机器人系统的历史概况与

研究进展

55.3数学建模

55.4轨道与行星表面机器人系统的未来

研究方向

55.5结论与延展阅读

视频文献

参考文献

第56章农林机器人

56.1讨论范畴

56.2机遇与挑战

56.3案例研究

56.4结论

视频文献

参考文献

第57章建造机器人

57.1概述

57.2建造机器人的非现场应用

57.3单一任务建造机器人的现场应用

57.4集成机器人化施工现场

57.5目前尚未解决的技术问题

57.6未来方向

57.7结论与延展阅读

视频文献

参考文献

第58章危险环境作业机器人

58.1危险环境作业：机器人解决方案的

必要性

58.2应用

58.3使能技术

58.4结论与延展阅读

视频文献

参考文献

第59章采矿机器人

59.1现代采矿实践

59.2露天采矿

59.3地下采矿

59.4挑战、展望与总结

视频文献

参考文献

第60章救灾机器人

60.1概述

60.2灾害特征及其对机器人的影响

60.3实际在灾害中使用的机器人

60.4处理福岛第一核电站事故的

机器人

60.5经验教训、挑战和新方法

60.6评估救灾机器人

60.7结论与延展阅读

视频文献

参考文献

第61章监控与安保机器人

61.1概述

61.2应用领域

61.3使能技术

61.4活跃的研究领域

61.5结论

视频文献

参考文献

第62章智能车

62.1智能车的研究背景及方法

62.2使能技术

62.3了解道路场景

62.4高级驾驶辅助

62.5驾驶员监控

62.6迈向完全自动化的汽车

62.7未来趋势和发展前景

62.8结论与延展阅读

视频文献

参考文献

第63章医疗机器人与计算机集成

外科手术

63.1核心概念

63.2技术

63.3医疗系统、研究领域以及实际

应用

63.4总结与展望

视频文献

参考文献

第64章康复与保健机器人

64.1概述

64.2康复治疗与训练机器人

64.3残疾人辅助

64.4智能假肢与矫形器

64.5强化诊断与监控

64.6安全、伦理、权利与经济性考虑

64.7结论与延展阅读

视频文献

参考文献

LⅩⅤⅠⅠLⅩⅤⅠⅠⅠ第65章家用机器人

65.1移动家用机器人

65.2使能技术

65.3智能家居

视频文献

参考文献

第66章竞赛机器人

66.1引言

66.2概述

66.3以人类为灵感的竞赛

66.4任务导向型竞赛

66.5结论与延展阅读

视频文献

参考文献

第7篇机器人与人

内容导读

第67章仿人机器人

67.1为什么研究仿人机器人

67.2研究历程

67.3要模仿什么

67.4运动能力

67.5全身运动

67.6形态交互

67.7结论与延展阅读

视频文献

参考文献

第68章人体运动重建

68.1概述

68.2模型与计算

68.3重建理解

68.4机器人的重建

视频文献

参考文献

第69章人-机器人物理交互

69.1分类

69.2人身安全

69.3人性化的机器人设计

69.4物理交互控制

69.5人类环境的运动规划

69.6交互规划

69.7结论

视频文献

参考文献

第70章人-机器人增强

70.1概念与定义

70.2上肢可穿戴系统

70.3下肢可穿戴系统

70.4全身可穿戴系统

70.5人-机器人增强系统的控制

70.6结论与未来发展

视频文献

参考文献

第71章认知型人-机器人交互

71.1人类交互模型

71.2机器人交互模型

71.3人-机器人交互模型

71.4结论与延展阅读

视频文献

参考文献

第72章社交机器人

72.1概述

72.2社交机器人实体

72.3社交机器人与社交情感

72.4社会认知技能

72.5人类对社交机器人的社会反应

72.6社交机器人与交流技巧

72.7与机器人伙伴的长期交互

72.8与社交机器人的触觉交互

72.9社交机器人与团队合作

72.10结论

72.11延展阅读

视频文献

参考文献

第73章社交辅助机器人

73.1概述

73.2社交辅助机器人的需求

73.3实体机器人相对于虚拟代理的

优势

73.4动机、自主性和陪伴

73.5辅助交互的影响和动力学

73.6特定需求和能力的个性化及

适应性

73.7建立长期参与和行为改变

73.8社交辅助机器人对孤独症谱系

障碍的治疗

73.9社交辅助机器人康复支持

73.10社交辅助机器人和老年关怀

73.11针对阿尔茨海默病和认知康复的

社交辅助机器人

73.12伦理和安全考虑

参考文献

第74章向人类学习

74.1机器人学习

74.2从人类演示中学习的关键问题

74.3演示界面

74.4向人类学习的算法

74.5机器人演示学习的结论和开放性

问题

视频文献

参考文献

第75章仿生机器人

75.1历史背景

75.2研究方法

75.3案例研究

75.4仿生机器人研究的前景与挑战

75.5结论

视频文献

参考文献

第76章进化机器人

76.1方法

76.2第一步

76.3模拟与真实

76.4一个复杂适应系统的行为

76.5进化体

76.6光识别

76.7计算神经行为学

76.8进化与学习

76.9社会行为的进化

76.10硬件的进化

76.11结论

视频文献

参考文献

第77章神经机器人学：从视觉到动作

77.1定义与研究历程

77.2视觉方面的案例

77.3脊椎动物的运动控制

77.4镜像系统的作用

77.5结论与延展阅读

参考文献

第78章感知机器人

78.1概述

78.2对象表征的感知机制

78.3行动表征的知觉机制

78.4机器人感知验证

78.5结论与延展阅读

视频文献

参考文献

第79章教育机器人

79.1教育机器人的角色

79.2教育机器人竞赛

79.3机器人教育平台

79.4教育机器人的控制器与编程环境

79.5帮助学生学习的机器人技术

79.6机器人教育的项目评价

79.7结论与延展阅读

视频文献

参考文献

第80章机器人伦理学：社会与伦理的

内涵

80.1方法概念

80.2机器人学的特殊性

80.3机器人接受度的文化差异

80.4文学中的机器人伦理学

80.5真实机器人的表达

80.6科技伦理

80.7信息通信技术领域的伦理问题

80.8人类的原则和权利

80.9机器人技术中的法律问题

80.10机器人伦理学分类

80.11机器人伦理的实施：从理想到规则

80.12结论与延展阅读

视频文献

参考文献

^{温馨提示：本套书不可申请样书哦~}

撰稿人：于靖军

责任编辑：王铮

审核人：李双雷

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《成年人的处世潜规则》
《高情商的聊天，不是只用嘴》