16、人机协作系统中的智能控制与交互技术

人机协作系统中的智能控制与交互技术

在当今科技飞速发展的时代,人机协作系统(HRI)在多个领域展现出了巨大的应用潜力,如工业、娱乐、远程操作、家庭和医疗保健等。与传统工业机器人在结构化和已知环境中工作不同,HRI 系统需要机器人与技能和能力各异的人类进行交互。因此,如何设计一个智能的 HRI 系统,在保证性能的前提下,为人类提供协助和安全保障,同时尽量减少对人类和机器人动力学的了解,成为了一个重要的研究课题。

1. 辅助最优按需控制及其应用

辅助最优按需控制(COR)为解决人机协作中的一些问题提供了新的思路。它通过代数表达式计算非线性系统在任意时刻的最优动作,并利用线搜索解决短时间内应用这些动作的问题,以实现长时间的跟踪改进。

  • 优势 :与基于有限切换持续时间合成最优控制的标准方法相比,COR 方法完全避免了受限迭代优化,便于人机控制的快速切换,实现了一种新的共享控制范式,能够快速按需提供自动化协助。
  • 应用案例 :在站立平衡治疗和姿势强化方面,利用 ROS(机器人操作系统)应用最优按需控制。以一个模拟站立人物为例,通过施加最优辅助脉冲来防止其摔倒,为康复治疗提供了新的机会。
  • 特点
    • 激活时间短,确保了在共享控制场景中的可行性,减少了对力反馈的需求。
    • 控制器易于实现,计算需求低,可实时运行。
    • 实时模拟研究表明,配备 COR 接口的治疗师可以在确保患者安全的同时,要求患者积极参与治疗。
下载方式:https://pan.quark.cn/s/26794c3ef0f7 本文阐述了在Django框架中如何适当地展示HTML内容的方法。 在Web应用程序的开发过程中,常常要向用户展示HTML格式的数据。 然而,在Django的模板系统中,为了防御跨站脚本攻击(XSS),系统会默认对HTML中的特殊字符进行转义处理。 这意味着,如果直接在模板代码中插入包含HTML标签的字符串,Django会自动将其转化为文本形式,而不是渲染为真正的HTML组件。 为了解决这个问题,首先必须熟悉Django模板引擎的安全特性。 Django为了防止不良用户借助HTML标签注入有害脚本,会自动对模板中输出的变量实施转义措施。 具体而言,模板引擎会将特殊符号(例如`<`、`>`、`&`等)转变为对应的HTML实体,因此,在浏览器中呈现的将是纯文本而非可执行的代码。 尽管如此,在某些特定情形下,我们确实要在页面上呈现真实的HTML内容,这就要借助特定的模板标签或过滤器来调控转义行为。 在提供的示例中,开发者期望输出的字符串`<h1>helloworld</h1>`能被正确地作为HTML元素展示在页面上,而不是被转义为文本`<h1>helloworld</h1>`。 为实现这一目标,作者提出了两种解决方案:1. 应用Django的`safe`过滤器。 当确认输出的内容是安全的且不会引发XSS攻击时,可以在模板中这样使用变量:```django<p>{{ data|safe }}</p>```通过这种方式,Django将不会对`data`变量的值进行HTML转义,而是直接将其当作HTML输出。 2. 使用`autoescape`标签。 在模板中,可以通过`autoesc...
已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/1d1f47134a16 Numerical Linear Algebra Visual Studio C++实现数值线性代数经典算法。 参考教材:《数值线性代数(第2版)》——徐树方、高立、张平文 【代码结构】 程序包含两个主要文件 和 。 中实现矩阵类(支持各种基本运算、矩阵转置、LU 分解、 Cholesky 分解、QR分解、上Hessenberg化、双重步位移QR迭代、二对角化),基本方程组求解方法(上三角、下三角、Guass、全主元Guass、列主元Guass、Cholesky、Cholesky改进),范数计算方法(1范数、无穷范数),方程组古典迭代解法(Jacobi、G-S、JOR),实用共轭梯度法,幂法求模最大根,隐式QR算法,过关Jacobi法,二分法求第K大特征值,反幂法,SVD迭代。 中构建矩阵并求解。 【线性方程组直接解法】 不选主元、全主元、列主元三种Guass消去法,Cholesky分解及其改进版。 【report】 【方程组解误差分析】 矩阵范数计算、方程求解误差分析。 【report】 【最小二乘】 QR分解算法求解线性方程组、最小二乘问题。 【report】 【线性方程组古典迭代解法】 Jacobi迭代法、G-S迭代法、SOR迭代法求解方程组。 【report】 【共轭梯度法】 实用共轭梯度法。 【report】 【非对称特征值】 幂法求模特征根、QR方法(上Hessenberg分解、双重步位移QR迭代、隐式QR法) 【report】 【对称特征值】 过关Jacobi法、二分法、反幂法。 【report】 【对称特征值】 矩阵二对角化、SVD迭代。 【report】
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