12、机器人外骨骼助力步态训练对老年人代谢效率的提升

机器人外骨骼助力步态训练对老年人代谢效率的提升

1. 研究背景

随着全球人口老龄化,与年龄相关的行动能力丧失问题带来了严重的社会影响。身体机能随年龄下降,导致老年人易陷入久坐生活方式,这与心血管和代谢疾病以及寿命缩短密切相关,同时也给全球医疗系统和福利政策带来巨大压力,降低了个人生活质量。因此,“积极老龄化”或“成功老龄化”的概念应运而生,旨在通过积极的个人行为促进身心健康。

定期进行体育活动是缓解身体机能自然衰退的主要对策,但许多老年人行动不便,这成为他们参与标准运动计划的巨大障碍。老年人在日常生活中代谢需求更高,步行速度慢、活动范围有限,还常伴有下肢疼痛和平衡失调等问题,增加了跌倒风险。此外,各种合并症、心理问题和环境挑战,进一步阻碍了他们规律进行体育锻炼。所以,需要为老年人设计专门的训练方案。

步行是老年人理想的运动选择,适度强度的快走对心血管健康有益,且易于长期坚持。除有氧运动外,力量训练也被推荐用于降低老年人跌倒风险。近年来,离心运动策略受到关注,因为离心收缩产生的力量更大,且在相同力量输出下耗氧量更低。有研究表明,离心力量训练在增强老年人肌肉力量和功能能力方面优于传统方法。

一般来说,行动不便者的运动处方需要精心规划,通常建议低初始强度、避免高冲击活动,并制定个性化计划。在这方面,技术创新可以提供有价值的工具,促进用户参与,并实现训练强度的可控渐进。外骨骼机器人技术就是一种有前景的技术,可用于保持或恢复行动能力。在神经疾病患者的康复中,机器人辅助训练已被证明能提高中风幸存者的步行效率,恢复脊髓损伤患者的行走能力。然而,针对神经功能正常的老年人使用外骨骼的研究较少,且大多侧重于短期降低运动能量消耗,而非长期提高无辅助步态的效率。

【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。
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