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| 編輯推薦： |
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本书是英国帝国理工学院Etienne Burdet教授、David W. Franklin教授和Theodore E. Milner教授在神经控制和机器人领域多年研究成果的积累。作者从运动学、神经力学和运动规划三方面对仿人机器人进行了系统而严谨的论述。
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| 內容簡介： |
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本书是作者在运动控制和神经力学领域多年的研究和教学工作的积累，综合了生理学、工程学和计算神经科学的方法，从神经控制系统适应性和机械设备性能适应性的角度，提供了对人类运动控制的全面和严格的阐述。
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| 關於作者： |
杨辰光，华南理工大学自动化科学与工程学院教授，国家青年千人计划入选者，2005-2009 西北工业大学、新加坡国立大学、英国普利茅斯大学、帝国理工学院 博士后（2011），研究方向为：智能控制遥操作视觉伺服机器人辅助控制。
英国Higher Education Academy会士；美国IEEE高级会员，国家自然基金通讯评委。曾入选欧盟玛丽居里国际引进学者，获得过2011年度IEEE Transactions on Robotics最佳论文奖（首位华人获奖者）、2014年度国际智能控制与自动化大会WCICA最佳生物医学论文奖（通讯作者）、2015年度 IEEE信息自动化年会ICIA大会最佳论文奖（第一作者）、2015年度国际智能机器人及应用年会ICIRA的大会最佳论文奖（通讯作者）、2016年国际人-系统交互大会（HSI）最佳论文奖（第一作者）等学术荣誉。曾指导博士生获得2014IET Signals & Systems会议最佳学生论文奖，2015IEEE-CYBER大会最佳学生论文奖，以及2016 IEEE ICARM大会最佳学生论文奖。发表SICEI检索论文150余篇。
指导博士生毕业2人，硕士
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| 目錄：
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第1章 简介及主要概念
1.1 仿人机器人模拟人类运动行为的方法
1.2 大纲： 我们如何学习控制运动
1.3 实验工具
1.4 总结
第2章 运动神经控制
2.1 生物电信号在神经系统中的传输
2.2 神经系统中的信息处理
2.3 外围感觉感受器
2.4 中枢神经系统对运动的功能性控制
2.5 总结
第3章 肌肉力学与控制
3.1 肌肉中力量产生的分子基础
3.2 肌肉黏弹性的分子基础
3.3 肌肉力量的控制
3.4 肌肉带宽
3.5 肌肉纤维黏弹性
3.6 肌肉几何学
3.7 肌腱力学
3.8 肌腱单元
3.9 总结
第4章 单关节神经力学
4.1 关节运动学
4.2 关节力学
4.3 关节黏度和机械阻抗
4.4 感觉反馈控制
4.5 自主运动
4.6 总结
第5章 多关节运动学和阻抗
5.1 运动的描述
5.2 手臂平面运动
5.3 正运动学和逆运动学
5.4 微分运动学和力的关系
5.5 机械阻抗
5.6 运动的转换
5.7 阻抗几何
5.8 冗余
5.9 解决冗余
5.10 附加约束的优化
5.11 选择姿势以减少噪声或干扰
5.1 2总结
第6章 多关节动力学和运动控制
6.1 人体运动力学
6.2 运动过程中的扰动动力学
6.3 线性与非线性机器人控制
6.4 前馈控制模型
6.5 运动过程中的阻抗
6.6 对奇特动力学中到达运动的仿真
6.7 动力学冗余
6.8 机器人的非线性自适应控制
6.9 径向基函数神经网络模型
6.10 总结
第7章 运动学习和记忆
7.1 适应新动态
7.2 负责运动学习的感官信号
7.3 运动学习的泛化
7.4 运动记忆
7.5 人类和机器人稳定动态的建模学习
7.6 总结
第8章 不稳定和不可预测条件下的运动学习
8.1 运动噪声与变异性
8.2 不稳定和不可预测动力学的阻抗控制
8.3 阻抗控制的前馈和反馈组件
8.4 运动适应的计算算法运动
8.5 总结
第9章 运动规划和在线控制
9.1 规划阶段的证据
9.2 坐标变换
9.3 最佳运动
9.4 作为固有代价函数的任务误差和工作量
9.5 基于传感器的运动控制
9.6 线性传感器融合
9.7 感觉运动系统的随机最优控制建模
9.8 基于奖励的最优控制
9.9 子次运动感觉运动原语
9.10 具有多个最小值的任务中的重复与优化
9.11 关于如何学习复杂行为的总结和讨论
第10章 感觉反馈的整合与控制
10.1 贝叶斯统计
10.2 前向模型
10.3 有目的的视觉和主动感知
10.4 反馈的自适应控制
10.5 总结
第11章 在神经康复学和机器人学中的应用
11.1 神经康复学
11.2 康复中的运动学习原则
11.3 机器人辅助的上肢康复器械
11.4 神经科学在机器人辅助康复中的应用
11.5 错误增强策略
11.6 用视觉替代本体知觉误差进行学习
11.7 中风后的运动康复模型
11.8 机器人的并发力和阻抗适应
11.9 机器人技术的实现
11.10 机器人辅助主动学习的仿人自适应
11.11 总结
附录变量定义
参考文献
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| 內容試閱：
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仿人机器人涉及神经学、生理学、心理学、控制工程、机械和人工智能等多学科领域的交叉应用性技术。
众所周知，人类能够快速、熟练地掌握各种操作，学习各种复杂的运动行为或者技能。但是，人类为什么能够轻松、熟练地学习这些行为或者技能呢？其中隐含的神经控制机制是什么呢？我们很难对神经运动控制进行全面、深入的描述，因此随着人们对神经运动控制问题研究的深入，机器人技术和控制理论成为分析此问题的重要工具和方法。基于生理学实验的数据模型，可以得出其运动控制算法，定量描述人类神经运动控制机理。随着机器人技术的快速发展，仿人机器人应用于康复、手术、训练等领域，这些应用都需要机器人和人类进行物理交互，通过与生物力学和神经控制的结合，可以开发出高效的计算方法。随着机器人技术的发展，神经运动控制相关理论已经广泛应用于增强生物效能、手术、康复等诸多领域。
本书是英国帝国理工学院Etienne Burdet教授、David W.Franklin教授和Theodore E.Milner教授在神经控制领域和机器人领域多年科研和教学经验的积累。三位教授根据神经控制机理的特点，按照循序渐进的原则，在运动神经控制、肌肉力学、关节运动、运动规划、示例应用等方面展开了严谨的阐述，内容深入浅出，理论与应用紧密结合，具有很高的理论指导作用，体现了三位教授在神经控制与机器人领域深厚的学术功底。本书是当今研究神经运动控制和机器人学领域不可多得的佳作。
本书由杨辰光、罗晶负责翻译、校对和整理，对原书中的错误进行了修正，对描述不完整之处进行了补充； 同时还得到了Dr.Haiming Qi、李娴、徐朴勇、王剑城、吴碧霄、张颖、刘汉中、陈敬翔、甘军保、黄海棋、郭堃林、田金艳、叶宇航、王尊冉、陈垂泽、梁聪垣、陈文强、聂菲等的帮助。
感谢Etienne Burdet教授和清华大学出版社在成书过程中提出的宝贵意见。
本书可以作为自动化控制、电子工程和生物工程等专业高年级本科生、硕士生和博士生的教学参考书，也可供运动控制研究人员、生物工程师、康复理疗师以及机器人研究人员参考。
由于译者的经验和水平有限，书中难免会存在错误和缺点，欢迎读者和专家批评指正。
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