59、老年人训练机器人用户感知相关研究及多机器人家具远程操作探索

老年人训练机器人用户感知相关研究及多机器人家具远程操作探索

在当今科技飞速发展的时代,机器人在各个领域的应用越来越广泛,尤其是在老年人训练和家具布置等方面。本文将介绍两项相关研究,一是关于老年人训练机器人用户感知的研究,二是多机器人家具远程操作方法的探索。

老年人训练机器人用户感知研究
研究方法
  • 机器人选择 :采用NAO V61机器人进行人机交互实验。该机器人是类人机器人,具有25个自由度,能执行复杂动作。其搭载英特尔四核CPU,拥有两个摄像头、四个麦克风、IMU、触摸和力传感器以及声纳等传感器,可通过麦克风、扬声器和触摸传感器与用户交互。
  • 训练程序开发 :训练程序在Choregraphe环境中利用内置函数和Python模块开发。每个练习开始有介绍和可选的激励交互,机器人执行练习时通过并行模块进行监控和支持,结束时决定是否重复。
  • 参与者情况 :共有63名平均年龄77岁的参与者,分为31人和32人的两个平衡样本,依据年龄、性别和自我评估的运动能力分组。
实验设计
  • 问卷收集信息 :因疫情限制,采用在线问卷。首先通过初步问卷收集参与者的年龄、性别、国籍、教育程度和自我感知的身体状况等信息。
  • 分组观看视频 :将参与者分为“积极NAO”和“中立NAO”两组,分别观看约四分钟的视频,视频中NAO训练师对用户提供高或低社交绑定。
【复现】并_离网风光互补制氢合成氨系统容量-调度优化分析(Python代码实现)内容概要:本文围绕“并_离网风光互补制氢合成氨系统容量-调度优化分析”的主题,提供了基于Python代码实现的技术研究与复现方法。通过构建风能、太阳能互补的可再生能源系统模型,结合电解水制氢与合成氨工艺流程,对系统的容量配置与运行调度进行联合优化分析。利用优化算法求解系统在不同运行模式下的最优容量配比和调度策略,兼顾经济性、能效性和稳定性,适用于并网与离网两种场景。文中强调通过代码实践完成系统建模、约束设定、目标函数设计及求解过程,帮助读者掌握综合能源系统优化的核心方法。; 适合人群:具备一定Python编程基础和能源系统背景的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事可再生能源、氢能、综合能源系统优化等相关领域的从业者;; 使用场景及目标:①用于教学与科研中对风光制氢合成氨系统的建模与优化训练;②支撑实际项目中对多能互补系统容量规划与调度策略的设计与验证;③帮助理解优化算法在能源系统中的应用逻辑与实现路径;; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码进行逐模块调试与运行,配合文档说明深入理解模型构建细节,重点关注目标函数设计、约束条件设置及求解器调用方式,同时可对比Matlab版本实现以拓宽工具应用视野。
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