1.一种人体上肢技能动作感测学习装置，其特征在于：包括人体上肢技能感测模块(1)、数据采集处理模块(2)、技能学习模块(3)、机器人控制器(4)、工业机器人(5)，人体上肢技能感测模块(1)分别经数据采集处理模块(2)、技能学习模块(3)后和机器人控制器(4)连接，机器人控制器(4)和工业机器人(5)连接；数据采集处理模块(2)控制人体上肢技能感测模块(1)采集人体上肢手臂运动的角度数据并转换成机器人运动的关节角数据发送给机器人控制器(4)，机器人控制器(4)接收数据采集处理模块(2)的关节角数据并转发到技能学习模块(3)，同时根据关节角数据规划并控制工业机器人(5)进行关节空间的运动，技能学习模块(3)从机器人控制器(4)收集并保存数据采集处理模块(2)的关节角数据，将关节角数据与机器人控制器(4)控制工业机器人(5)产生的运动插值数据并进行学习与优化，最后生成工业机器人技能模型保存到机器人控制器(4)中。

2.根据权利要求1所述的一种人体上肢技能动作感测学习装置，其特征在于：所述人体上肢技能感测模块(1)采用串联式结构设计，从上到下包括依次连接的肩关节检测模块、上臂臂长适应模块、肘关节检测模块、前臂旋转传动检测模块、前臂臂长适应模块和腕关节检测模块；

肩关节检测模块包括肩关节固定连杆(6)、角度传感器一(7)、联轴器一(8)、肩展收‑旋转连接杆(9)、角度传感器二(10)、联轴器二(11)、肩旋转‑屈伸连接杆(12)、角度传感器三(13)和联轴器三(14)；角度传感器一(7)固定安装在肩关节固定连杆(6)上，人体的肩膀绑定在肩关节固定连杆(6)上，角度传感器一(7)的输入端经联轴器一(8)和L形的肩展收‑旋转连接杆(9)的一端固定连接；角度传感器二(10)固定安装在肩展收‑旋转连接杆(9)的另一端，角度传感器二(10)的输入轴经联轴器二(11)和L形的肩旋转‑屈伸连接杆(12)的一端固定连接；角度传感器三(13)固定安装在肩旋转‑屈伸连接杆(12)的另一端，角度传感器三(13)的输入轴经联轴器三(14)和上臂臂长适应模块的条形的上臂连杆一(15)的一端固定连接；

上臂臂长适应模块包括上臂连杆一(15)、上臂连杆二(16)、上臂人机接触单元(17)，上臂连杆一(15)另一端和上臂连杆二(16)一端可调节长度地固定连接，上臂连杆二(16)中部上安装有上臂人机接触单元(17)，手臂的后臂绑定在上臂人机接触单元(17)上；

肘关节检测模块包括角度传感器四(18)和联轴器四(19)，角度传感器四(18)固定安装在上臂连杆二(16)另一端上，角度传感器四(18)的输入轴经联轴器四(19)和前臂旋转传动检测模块的条形的前臂连杆一(20)的一端固定连接；

前臂旋转传动检测模块包括前臂连杆一(20)、角度传感器五(22)、角度传感器安装架(21)、齿轮齿条安装架(23)、小齿轮(26)、弧形齿条(25)和齿轮齿条安装架挡板(27)；前臂连杆一(20)另一端固定安装角度传感器安装架(21)和齿轮齿条安装架(23)，角度传感器安装架(21)上固定安装角度传感器五(22)，角度传感器五(22)的输入轴和小齿轮(26)同轴连接；齿轮齿条安装架挡板(27)与齿轮齿条安装架(23)通过螺栓连接，弧形齿条(25)通过微型滚轮型轴承(24)可旋转地装夹在齿条安装架挡板(27)与齿轮齿条安装架(23)之间，小齿轮(26)通过轴承钢珠(28)可旋转地装夹在齿条安装架挡板(27)与齿轮齿条安装架(23)之间，弧形齿条(25)和小齿轮(26)相啮合，前臂臂长适应模块的前臂连杆二(29)一端和弧形齿条(25)固定连接；

前臂臂长适应模块包括前臂连杆二(29)、前臂连杆三(31)、前臂人机接触单元(30)，前臂连杆二(29)另一端和前臂连杆三(31)一端可调节长度地固定连接，前臂连杆三(31)中部上安装有前臂人机接触单元(30)，手臂的前臂绑定在前臂人机接触单元(30)上；

腕关节检测模块包括腕倾斜运动检测部分和腕屈伸运动检测部分；腕倾斜运动检测部分包括角度传感器六(32)和联轴器五(33)，角度传感器六(32)固定安装在前臂连杆三(31)的另一端，角度传感器六(32)的输入轴经联轴器五(33)和腕屈伸运动检测部分的L形的倾斜‑屈伸连接杆(34)的一端固定连接；腕屈伸运动检测部分包括腕倾斜‑屈伸连接杆(34)、角度传感器七(35)、联轴器六(36)和腕屈伸连接杆(37)，角度传感器七(35)固定安装在腕倾斜‑屈伸连接杆(34)的另一端，角度传感器七(35)的输入轴经联轴器六(36)和L形的腕屈伸连接杆(37)的一端固定连接，腕屈伸连接杆(37)的一端安装有握把，人手握持在握把上。

3.根据权利要求2所述的一种人体上肢技能动作感测学习装置，其特征在于：所述的角度传感器二(10)的输入轴和角度传感器一(7)的输入轴相垂直布置，角度传感器三(13)的输入轴和角度传感器二(10)的输入轴相垂直布置，角度传感器四(18)的输入轴和角度传感器三(13)的输入轴相平行布置，角度传感器五(22)的输入轴和角度传感器四(18)的输入轴相垂直布置，角度传感器六(32)的输入轴和角度传感器五(22)的输入轴相垂直布置，角度传感器七(35)的输入轴和角度传感器六(32)的输入轴相垂直布置。

4.根据权利要求2所述的一种人体上肢技能动作感测学习装置，其特征在于：所述的上臂连杆一(15)和上臂连杆二(16)之间通过设置直线排列的多个连接孔，螺栓选择性穿过其中一个连接孔将上臂连杆一(15)和上臂连杆二(16)之间进行长度调节连接；所述的前臂连杆二(29)和前臂连杆三(31)之间通过设置直线排列的多个连接孔，螺栓选择性穿过其中一个连接孔将前臂连杆二(29)和前臂连杆三(31)之间进行长度调节连接。

5.应用于权利要求1‑4任一所述人体上肢技能动作感测学习装置的一种人体上肢技能感测学习方法，其特征在于：方法包括如下步骤：

1)根据示教者前臂与上臂的长度，通过所述上臂臂长适应模块与前臂臂长适应模块调整人体上肢技能感测模块上臂与前臂的臂长至适当的长度。

随后示教者通过上臂人机接触单元、前臂人机接触单元、腕屈伸连杆握把与人体上肢建立接触关系。

2)由示教者运动并带动人体上肢技能感测模块进行同步运动，数据采集处理模块采集示教者的运动，经机器人控制器操控工业机器人进行相应的跟随运动并实时采集工业机器人的运动数据；

3)根据数据采集处理模块采集的示教者的运动数据和机器人控制器采集的工业机器人的运动数据，在技能学习模块中开展机器人技能学习，建立机器人技能模型并存储到机器人控制器中的机器人技能库中，在机器人需要执行技能时，从机器人技能库中调出技能模型数据复现技能。

6.根据权利要求5所述的人体上肢技能感测学习方法，其特征在于：所述步骤2)具体为：

2.1)示教者通过步骤1)调整并与人体上肢技能感测模块(1)建立接触关系后，人体上肢技能感测模块(1)肩关节检测模块各关节的旋转轴与示教者的肩关节自由运动旋转轴同轴，肘关节检测模块的旋转轴与示教者的肘关节自由运动旋转轴同轴，前臂旋转传动检测模块额旋转轴与示教者的前臂旋转自由运动旋转轴同轴，腕关节检测模块各关节的旋转轴与示教者腕关节自由运动旋转轴同轴，以手掌掌心作为手功能中心，以握把作为人体上肢技能感测模块(1)末端，示教者手功能中心与人体上肢技能感测模块(1)末端相连；

2.2)通过人体上肢技能感测模块(1)感知获得人体上肢手臂各部位和关节的运动数据，数据采集处理模块(2)内预先存有人体上肢D‑H模型，数据采集处理模块(2)根据步骤

2.1)调整后人体上肢技能感测模块(1)的配置更新人体上肢D‑H模型参数；

2.3)随后使工业机器人(5)与人体上肢技能感测模块(1)进入初始状态，根据工业机器人(5)初始状态与人体上肢技能感测模块(1)初始状态初始化学习装置，更新人体上肢技能感测模块‑工业机器人位姿转换矩阵Ttrans，采取以下公式计算转换矩阵Ttrans：其中， 为工业机器人(5)初始状态的末端位姿矩阵， 为人体上肢技能感测模块(1)初始状态的末端位姿矩阵；

2.4)随后，示教者开始演示技能，人体上肢技能感测模块(1)跟随示教者上肢的运动，人体上肢技能感测模块(1)的各个角度传感器实时采集关节的角度数据并传输至数据采集处理模块(2)；

角度数据包括人体肩关节检测模块、肘关节检测模块、前臂旋转传动检测模块、腕关节检测模块的角度数据θe＝[θe1,θe2,...,θe7]，θe1,θe2,...,θe7分别表示肩关节检测模块检测的肩展收、旋转、屈伸、肘关节检测模块检测的肘屈伸运动，前臂旋转传动检测模块检测的前臂旋转运动，腕关节检测模块检测的腕倾斜、屈伸运动的角度数据，根据角度数据θe计算人体上肢D‑H模型的正运动学方程 并通过人体上肢技能感测模块‑工业机器人位姿转换矩阵Ttrans将人体上肢D‑H模型正运动学方程 转换为工业机器人(5)的目标位姿

2.5)机器人控制器(4)应用解析逆解法对人体上肢技能感测模块转换的工业机器人的目标位姿 进行逆解，得到8组可行逆解θr；

先根据工业机器人关节运动范围限制进行筛选获得2‑4组可行逆解，然后在人体上肢技能检测模块与工业机器人末端位姿一致的条件下进行技能相关连杆的相似性映射，通过以下公式计算得到连杆相似性约束S：

S＝Smulti+Ssin+SminΔθ其中，Smulti为多连杆相似性约束，Ssin为单连杆相似性约束，SminΔθ为关节运动幅度约束；

对于2‑4组可行逆解再应用连杆相似性约束S进行筛选，获得最优的一组解输入机器人控制器。

7.根据权利要求6所述的人体上肢技能感测学习方法，其特征在于：所述步骤2.5)中，对于工业机器人逆解的每一组可行逆解求解连杆相似性约束S，筛选连杆相似性约束S值最小的一组可行逆解作为最优，获得工业机器人末端位姿对应的关节角θR＝[θR1,θR2,...,θR6]，θR1,θR2,...,θR6表示各个工业机器人关节的关节角的值，将工业机器人关节数据输入机器人控制器，由机器人控制器依据关节角数据规划并控制工业机器人运动。

8.根据权利要求6所述的人体上肢技能感测学习方法，其特征在于：所述的单连杆相似性约束Ssin通过计算人体上肢技能检测模块与工业机器人之间的连杆结构对的空间向量夹角得到。

9.根据权利要求6所述的人体上肢技能感测学习方法，其特征在于：所述的多连杆相似性约束Smulti通过计算多个连杆组成的几何图形的重叠面积获得，将工业机器人连杆端点组成的空间几何图形映射到人体上肢技能感测模块连杆端点组成的空间几何图形所在的平面上获得投影点，计算三个投影点在平面组成的平面几何图形与人体上肢技能感测模块连杆端点在平面组成的平面几何图形的重叠面积。

10.根据权利要求6所述的人体上肢技能感测学习方法，其特征在于：所述的关节运动幅度约束SminΔθ为机器人运动幅度限制约束，通过以下公式计算：Δθi＝|θi,j‑θi,j‑1|

其中，θi为当前逆解中第i个关节的关节值，θi,j‑1为前一次数据采集处理模块输出的工业机器人角度指令中第i个关节的值，j表示数据采集处理模块输出到机器人控制器中的关节角数据的序列号；Δθi表示当前逆解中第i个关节的值与前一次数据采集处理模块输出的工业机器人角度指令中第i个关节的值的差值的绝对值。