79、基于EEG - EMG的运动意图识别与多自由度并联机构设计

基于EEG - EMG的运动意图识别与多自由度并联机构设计

在科技不断发展的今天,人机交互技术和机械结构设计领域取得了诸多进展。本文将介绍基于EEG和EMG的人体 - 外骨骼交互方法,以及用于触觉应用的新型多自由度并联机构的设计。

基于EEG和EMG的人体 - 外骨骼交互方法

提出了一种基于脑电图(EEG)和肌电图(EMG)的运动意图分层识别(HRMI)的人体 - 外骨骼交互方法。这种结合了基于EEG和基于EMG的方法,使得基于生物信号的方法成功应用于现实生活场景中外骨骼的控制。
- 应用场景考虑 :该方法考虑了在常规环境中的行走、上下楼梯、坐、站、坐立转换和站立坐下等动作。
- 存在的问题 :然而,日常生活中的地形更为复杂,这必然会影响该方法的识别准确性。未来的研究将专注于各种承重环境,以使该方法能够应用于日常活动。

用于触觉应用的新型多自由度并联机构设计

并联机构(PMs)因其相对于串联机构的特殊优越性能,如大负载、低惯性、高刚度和精度等,被广泛研究和应用于众多领域,包括飞行模拟器、拾取和放置任务、并联机床、触觉设备等。但设计具有多旋转自由度(DOFs),特别是具有大定向工作空间的并联机构仍然是一个具有挑战性的课题。

现有方法
  • 使用圆形导轨和圆形棱柱关节 :如EclipseII可实现任意方向连续360°旋转运动,但会增大机构占地面积和制造成本。
  • 减少肢体数量 :例如Yoon等人通过三个缩放机构提出的6
【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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