2、集成外骨骼 - 上肢系统:建模、控制与稳定性解析

集成外骨骼 - 上肢系统:建模、控制与稳定性解析

1. 人体上肢解剖结构

人体上肢主要由三个关节区域构成,这些区域通过七个自由度(DoF)进行建模。具体分布如下:
- 肩部:具有三个自由度,可实现屈伸、内收外展以及内外旋转运动,从运动学角度看,这组关节类似于球窝关节。
- 肘部:仅有一个自由度,负责屈伸运动。
- 腕部:具备三个自由度(万向节连接),可进行侧向运动、屈伸(掌屈和背屈)以及旋前旋后(通常称为手部旋转)运动。

在相关研究中,重点关注的是肩部和肘部的屈伸运动。

2. 集成外骨骼 - 上肢系统建模

外骨骼设备的运动学设计通常旨在模拟与其相连的人体肢体的运动。所研究的系统是一个与人体上肢相互作用的外骨骼,用于控制肩部和肘部的屈伸运动。基于欧拉 - 拉格朗日方程,推导出系统的动力学方程:
[
M(q)\ddot{q} + C(q,\dot{q})\dot{q} + G(q) + f_v\dot{q} + k\mathrm{sign}(\dot{q}) = \tau^{exo} + \tau^{arm} + \tau^{ex}
]
令 (F(q,\dot{q}) = f_v\dot{q} + k\mathrm{sign}(\dot{q})),则动力学模型可表示为:
[
M(q)\ddot{q} + C(q,\dot{q})\dot{q} + G(q) + F(q,\dot{q}) = \tau^{exo} + \tau^{arm} + \tau^{ex}
]
其中各参数含义如下:
|参数|含义|
| ---- | ---- |

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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