32、可穿戴机器人与外骨骼:发展、风险与应用

可穿戴机器人与外骨骼:发展、风险与应用

可穿戴机器人安全风险

可穿戴机器人的应用正从医院康复领域向更广泛的社会场景拓展。然而,由于日常生活环境的多样性,其安全性的发展尚未跟上应用拓展的步伐。在使用可穿戴机器人时,存在多种导致摔倒的风险因素,如辅助模式不匹配、机器人侧面与障碍物接触以及转弯等情况。

虽然在针对年轻健康成年人的实验中未出现摔倒情况,但可穿戴机器人对人体应对干扰的反应动作产生了影响。因此,在考虑可穿戴机器人的使用时,必须谨慎评估其对老年穿戴者反应和补偿动作的影响。

除了摔倒风险,水泡生成也是使用可穿戴机器人时需要关注的问题。为了明确摩擦时间特性,研究人员利用猪组织进行了验证实验。同时,还开发了一种基于机械臂的测试平台,用于模拟假皮肤与可穿戴机器人袖带之间的接触运动,以进行安全验证。

在国际标准 ISO 13482: 2014 发布后,一份关于安全验证和确认(V&V)测试方法的技术报告也计划发布,其中将详细描述上述安全验证测试程序以及安全验证实验的结果。

为了避免对人类造成危害,在研究可穿戴机器人时需要采用替代方法。例如,使用动物和假人进行实验是验证水泡生成风险的常用方法。此外,在安全环境中进行实验,通过外推实验结果来估计摔倒风险,也是一种可行的方法。对可穿戴机器人等新技术的风险频率和严重程度进行评估,是推动其社会接受度的重要环节。

风险类型 具体风险因素 应对措施
摔倒风险
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问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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