3.2  模型执行机构——肌肉模型搭建 12

3.2.1 肌肉可视化实现 12

3.2.2 肌肉力学模型搭建 13

3.2.3 肌肉动力学方程建立 14

3.3  环境约束力模型搭建 15

3.3.1 关节约束力模型搭建 16

3.3.2 接触力模型搭建 16

3.4  动力学方程建立 19

4 基于 opensim 的模型实现 20

第 II 页 本科毕业设计说明书 

4.1   opensim 平台简要介绍 20

4.2  基于 xml 语言的模型实现 20

4.2.1 模型整体结构 21

4.2.2 Body 类搭建 21

4.2.3 Force 类搭建 23

4.2.4 模型效果图 26

5 模型控制算法 28

5.1   ESN 回声状态网络 28

5.2  基于奖励调节的 Hebbian 学习规则 29

6 实验设计及算法实现 31

6.1  开发准备 31

6.2  实验设计及参数确定 34

6.3  程序编写 35

6.4  模型的输出力控制 41

6.4.1 肌肉未激活状态 42

6.4.2 肌肉激活抵抗外力状态 43

结论 47

致谢 48

参考文献 50

1 引言

1.1 研究背景及意义

近年来，机器人的发展受到了广泛关注。机器人被总誉为“制造业 皇冠顶端的明珠”，其研发、制造、应用是衡量一个国家科技创新和高端制造水 平的标志。但传统的机器人如工业机器人在实现智能感知，人机协作交互方面还 存在一定的局限，影响了机器人的进一步发展[1]。

为了解决这些问题，我们可以考虑从模仿人的工作方式研究机器人。仿人机

器人既包括模仿人生物结构的肌腱式机器人，如 Roboy[2（]   图 1.1）和 ECCERobot[3]

（图 1.2），也包括从内部控制机理角度考虑的“神经机器人”，如欧盟人脑工程

（Human Brain Project, HBP）[4]。

图 1.1 Roboy 机器人 图 1.2 ECCERobot

无论是肌腱式机器人还是神经机器人，都需要建立在对人体肌腱系统深入了 解的情况下。而一个好的仿生机器人平台，不仅能对肌腱式机器人的开发提供理 论依据和实验指导，也能实现各种仿真神经算法的验证。