23、下肢外骨骼系统:助力、康复与增强的全方位解析

下肢外骨骼系统:助力、康复与增强的全方位解析

1. 下肢外骨骼的基本控制与平衡挑战

在下肢外骨骼的设计中,首先会给定期望的髋部和脚趾位置,并以最小加加速度生成轨迹。MindWalker 在重量转移阶段(双支撑阶段)也采用了类似思路,若外骨骼感知到失衡,会在线修正预定义的轨迹。

许多下肢外骨骼会单独控制每个关节,但研究人员也关注到不同关节间的关系。比如,由于双关节肌肉连接,膝关节和髋关节的运动是耦合的。AUSTIN 利用这种耦合关系,减少了一个驱动需求。

保持用户在运动中的平衡是一大挑战。多数辅助外骨骼需要额外支撑来维持平衡,MindWalker 通过估算 XCoM(步行时结合动量的质心位置)来防止摔倒,但尚未实现完全的自我平衡。REX 是个例外,它能仅靠两条腿缓慢移动以实现静态平衡。不过,双足系统要维持动态平衡,还需精确测量人体肢体的质心、惯性和连杆长度等属性,目前技术尚无法做到。

有评估称约 30%的辅助外骨骼有较高的有效性潜力,但还需进一步研究并建立有效性标准,以便与传统方法更好地比较。

2. 康复外骨骼:带重量支撑的康复方案

康复外骨骼旨在帮助瘫痪患者恢复正常步态,以及让患者重新获得行动能力。多数患者失去行走能力是因为认知和感官缺陷,大脑与肌肉间的神经连接受损,不过人体神经系统的可塑性为寻找替代神经路径提供了可能,这需要反复且高强度的训练。目前,多数康复过程由物理治疗师协助完成,但这会让治疗师处于不良姿势且劳动强度大,影响康复效果。

为解决这些问题,出现了带重量支撑的康复方案。Body Weight - Supported Treadmill Training(BWSTT)系统是首个进入市场

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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