本书以动态合成类人运动为目标，提出了一种机械臂控制的生物启发式方法。以往在机械臂中运用的典型控制方法是运动学驱动的方法，而这里的生物启发式方法是另一种替代方案。本书使用非线性、鲁棒和自适应控制技术将其直接应用于实际仿人机器人系统（英国Bristol机器人实验室（BRL）的ElumotionBERUL仿人臂和BERT仿人机器躯干）。这些技术方案的灵感源于大量的有关生物动作的研究文献，实质上，这些文献是基于动力学的、基于模型的和**动作驱动机制的研究成果。
第1章 导论
1.1 序言
1.1.1 工业机器人
1.1.2 仿人机器人
1.1.3 仿人动作的重要性
1.1.4 生物启发式设计
1.1.5 人身安全和主动柔顺性控制
1.1.6 鲁棒和自适应控制
1.2 本书的目的
1.3 读者指南
1.3.1 推荐阅读路径
参考文献
第一部分 仿人机器人和人类动作的背景知识
第2章 仿人机器人与控制
2.1 仿人机器人
2.1.1 功能测试工具
2.1.2 人类的模型
2.1.3 人一机交互
2.2 仿人动作的目标
2.3 机器人动作控制概述
2.3.1 基于运动学的机器人动作控制
2.3.2 基于动力学的机器人动作控制
2.3.3 最优控制
2.3.4 操作空间控制
2.3.5 双机械臂控制
2.3.6 抓持控制
2.4 感知和机械臂动作
2.5 机器人与控制硬件
2.5.1 Elumotion机器人平台
2.5.2 机器人结构
2.5.3 执行器
2.5.4 电机驱动器
2.5.5 EPOS接口方法
2.6 小结
参考文献
第3章 人的动作
3.1 简介
3.2 动作研究
3.3 动作模型
3.3.1 运动学模型
3.3.2 动力学模型
3.4 生理建模
3.4.1 肌肉模型
3.4.2 生理的复杂性
3.4.3 神经模型
3.4.4 简化模型
3.5 动作捕捉方法和技术
3.6 人类动作复制和合成
3.6.1 人类动作直接复制
3.6.2 学习方法
3.6.3 动态运动基元
……
第二部分 机器人控制：实现
第三部 分用于任务运动建模和机械臂控制的人体动作记录
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