77、基于缆绳驱动的康复设备与运动意图识别技术

基于缆绳驱动的康复设备与运动意图识别技术

在康复治疗领域,科技的发展为患者带来了更多有效的康复手段。本文将介绍两种重要的康复相关技术,一种是基于缆绳驱动的交互式康复设备,另一种是基于脑电图(EEG)和肌电图(EMG)的下肢外骨骼运动意图识别方法。

缆绳驱动的交互式康复设备
1. 运动空间分析

该康复设备旨在进行大范围三维空间的主动阻力训练,因此其三维运动空间需大于用户上肢的运动范围。设备运动空间在各平面的投影为圆形和扇形,而双侧上肢的最大运动范围呈双球形。双球形的投影均在设备运动空间内,这意味着该设备能让上肢在全运动空间内进行训练。人体模型参考了国家标准GB10000 - 88(中国成年人人体尺寸)中99%百分位、年龄在18 - 60岁的人群。设备放置高度为800mm,人体模型与设备相距2000mm,以此模拟实际使用场景。

2. 控制系统设计

控制系统由运行游戏应用程序的个人计算机(PC)、用于实时控制和信号采集的NI myRIO控制器、伺服驱动器、电机、缆绳驱动单元、编码器、张力传感器和两个力传感器组成。PC运行游戏应用程序,提供视觉和听觉反馈,并通过与myRIO的无线传输记录实验数据。系统工作原理如下:
1. 游戏应用程序根据游戏任务生成目标力值,PC通过WIFI将数据发送给myRIO。
2. myRIO根据目标力生成伺服驱动器的输入信号。
3. 驱动器驱动电机,改变缆绳驱动单元的缆绳张力。
4. 三个力参数和缆绳输出长度通过力传感器和编码器发送到myRIO的输入接口,所有数据由游戏应用程序自动记录。

控制系统的结构可以用以下mermaid流程图表示:

【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机:建模控制研究(Matlab代码、Simulink仿真实现)内容概要:本文围绕具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机展开研究,重点探讨其系统建模控制策略,结合Matlab代码Simulink仿真实现。文章详细分析了无人机的动力学模型,特别是引入螺旋桨倾斜机构后带来的全驱动特性,使其在姿态位置控制上具备更强的机动性自由度。研究涵盖了非线性系统建模、控制器设计(如PID、MPC、非线性控制等)、仿真验证及动态响应分析,旨在提升无人机在复杂环境下的稳定性和控制精度。同时,文中提供的Matlab/Simulink资源便于读者复现实验并进一步优化控制算法。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab/Simulink仿真经验的研究生、科研人员及无人机控制系统开发工程师,尤其适合从事飞行器建模先进控制算法研究的专业人员。; 使用场景及目标:①用于全驱动四旋翼无人机的动力学建模仿真平台搭建;②研究先进控制算法(如模型预测控制、非线性控制)在无人机系统中的应用;③支持科研论文复现、课程设计或毕业课题开发,推动无人机高机动控制技术的研究进展。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码Simulink模型,逐步实现建模控制算法,重点关注坐标系定义、力矩分配逻辑及控制闭环的设计细节,同时可通过修改参数和添加扰动来验证系统的鲁棒性适应性。
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