2、上肢外骨骼系统概述

上肢外骨骼系统概述

1. 引言

外骨骼的发展已有数十年历史。在人机物理交互(pHRI)中,外骨骼系统处于非常特殊的地位。与仅在末端执行器与人操作员交互的串联机器人操纵器不同,外骨骼覆盖人体一个或多个关节,并与人体关节同步运动。这种设计一方面具有更大的应用潜力,如增强力量、像矫形器一样矫正运动或实现自然的远程操作;另一方面,在机械设计、驱动和动力传输、制造、传感以及控制算法开发等方面带来了挑战,这需要对人体解剖学、运动控制和生物力学等有深入的了解。

上肢和下肢外骨骼技术在应用动机和技术难度上存在显著差异。这里主要聚焦于上肢外骨骼系统,介绍其作为辅助、康复、增强及其他用途设备的应用。同时对“刚性”外骨骼和“柔性”外骨骼服进行了综述。本次研究涵盖了最先进的上肢外骨骼类设备技术和发展,但不包括穿戴在躯干上的系统(如预防脊柱损伤的外骨骼)。另外,还有一类可用于上肢的康复机器人——测力计,如 Biodex System 4 Pro 和 HUMAC NORM,它们具有单个可重新定位的电机,并可连接各种附件以针对特定运动,但这里不做讨论。通常,若文献中没有展示工作原型,概念设计一般也不纳入本次综述。

首个动力上肢外骨骼一般认为是 20 世纪 60 年代由通用电气和美国军队开发的 Hardiman。最初的设计常旨在增强士兵的能力,这至今仍是一个活跃的研究领域(如 SARCOS 系列)。后来,为缓解经验丰富的物理治疗师短缺问题,外骨骼的应用扩展到康复领域,这需要更好地理解人机交互,如意图检测和运动控制。这些系统逐渐发展成为康复机器人的重要组成部分。此外,随着全球人口老龄化,更多的关注转向为老年人或无法康复的残疾人设计的外骨骼,如基于 Myomo e100 神经机器人系统开发的 MyoPro 系统。由

【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于解决具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车路径跟踪问题,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法无需精确系统模型,通过数据驱动方式结合神经网络逼近系统动态,利用迭代学习机制不断提升控制性能,从而实现高精度的路径跟踪控制。文档还列举了大量相关科研方向和技术应用案例,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统等多个领域,展示了该技术在科研仿真中的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人车控制、智能算法开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于无人车在重复任务下的高精度路径跟踪控制;②为缺乏精确数学模型的非线性系统提供有效的控制策略设计思路;③作为科研复现与算法验证的学习资源,推动数据驱动控制方法的研究与应用。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注神经网络与ILC的结合机制,并尝试在不同仿真环境中进行参数调优与性能对比,以掌握数据驱动控制的核心思想与工程应用技巧。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值