16、康复与类人机器人关节技术新进展

康复与类人机器人关节技术新进展

在科技不断发展的今天,机器人技术在康复治疗和类人机器人设计等领域展现出了巨大的潜力。本文将为大家介绍两款具有创新性的机器人设计:一款是用于冻结肩康复的机器人,另一款是具有可变输出扭矩的类人机器人膝关节。

冻结肩康复机器人

冻结肩是一种常见的肩部疾病,严重影响患者的肩部活动能力。传统的康复治疗主要依靠物理治疗师(PT)手动操作,但这种方式存在一定的局限性。为了解决这些问题,研究人员开发了一款冻结肩康复机器人。

这个康复机器人的开发主要考虑了两个关键因素:
- 肩部运动独立性 :使肩带的运动与肩关节的运动相互独立,这对于提供有效的康复治疗至关重要。
- 双侧通用性 :通过一种简单的左右切换机制,实现机器人在肩部两侧的通用使用。

康复过程首先由物理治疗师进行操作,将康复运动建模为平行连杆机构。由于康复所需的运动范围有限,因此开发了一种简单的机构。通过实际机器人的测试,教学阶段和回放阶段之间的角度差异足够小,这表明该机器人具有较高的准确性和可靠性。

类人机器人可变输出扭矩膝关节设计

类人机器人在现代社会中具有广泛的应用前景,但目前它们在承载能力方面存在一定的局限性。为了解决这个问题,研究人员设计了一种具有可变输出扭矩的类人机器人膝关节。

设计背景

人类期望机器人能够协助完成各种生产和日常生活任务,但现有的类人机器人在承载重物方面能力有限。传统机器人腿部关节的固定位置导致输出扭矩恒定,难以满足类人机器人的负载要求。

设计思路
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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