24、外骨骼机器人步行机制及上肢假肢控制进展综述

外骨骼机器人步行机制及上肢假肢控制进展综述

外骨骼机器人步行机制设计

近年来,下肢外骨骼机器人取得了显著的发展。这些系统可分为三类:辅助型外骨骼、康复型外骨骼和增强型外骨骼。
- 辅助型和康复型外骨骼 :主要供神经功能障碍患者和老年人使用,其作用是辅助或补充有问题的下肢,使残疾人在佩戴机器人系统时能够恢复健康人的运动能力。这类机器人系统配备了具有精确位置控制的电机。
- 康复型外骨骼的另一种用途 :针对可通过治疗和锻炼康复的残疾患者,这种外骨骼使用一种控制方式,为用户训练创造阻力。
- 增强型外骨骼 :帮助身体健康的用户完成他们原本无法完成的体力工作,或减少某些任务所需的体力。

未来,外骨骼系统的发展方向是开发轻便、稳定且与用户协作良好的外骨骼。在机器人系统的驱动方面,存在两种情况:一类外骨骼使用安装在关节处的电机;另一类则使用由单个电机驱动的运动链,尽可能忠实地再现人类足部的运动。

人类步态生物力学分析

为了分析人类足部关节的屈伸角度(即矢状面的运动),使用了常用于采集生物力学数据的 Biometrics 设备。该设备配备了角度计类型的传感器,通过胶带粘贴在足部各节段上。针对一名体重 78 公斤、身高 1.68 米、髋 - 膝长度 0.44 米、膝 - 踝长度 0.40 米、踝 - 小趾长度 0.19 米的人类受试者进行测量,结果显示:膝关节的角度幅度为 60 度,髋关节达到 25 - 30 度,踝关节达到 15 度。这些结果代表了在矢状面实现的屈伸角度,由于外骨骼的运动辅助将在矢状面进行,因此未展示人类足部运动关节在额状面

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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