21、可穿戴外骨骼与人工皮肤技术助力直观沉浸式远程操作及手指关节运动检测

可穿戴外骨骼与人工皮肤技术助力直观沉浸式远程操作及手指关节运动检测

1. 新型可穿戴外骨骼WIE的设计与分析

新型可穿戴外骨骼WIE的设计,旨在基于人体上肢运动学和机器人手臂结构,实现直观且沉浸式的远程操作。
- 机械设计
- 整体结构 :WIE是一个串联机构,主要由背架和可穿戴手臂两部分组成。背架作为外骨骼的基础,用于穿戴和安置控制板。可穿戴手臂从肩部到手腕有5个驱动自由度,包括2自由度的肩关节、1自由度的肘关节和2自由度的腕关节。为避免人体与外骨骼关节旋转轴不匹配造成的伤害,外骨骼的尺寸根据相关数据设计。关节1和2、关节2和3以及关节4和5之间的连杆长度可调整,所有连杆使用弹性尼龙带固定在人体上,防止外骨骼与人体手臂偏移。
- 子模块设计 :可穿戴手臂可分为三个子模块,即盂肱关节模块、肘关节模块和腕关节模块。盂肱关节模块保留两个自由度(屈伸和外展内收)以匹配从机械手(Kinova Jaco2)的运动,屈伸运动通过摆滑块机构实现,外展内收运动采用直接电机(RMD - L - 7015)驱动。肘关节模块采用与盂肱关节模块外展内收运动相同的方法和电机。腕关节模块采用两个自由度(旋前旋后和屈伸),为实现与人体手臂旋前旋后旋转轴的对齐,设计了内径为90mm的圆形旋转机构,使用带减速机的圆柱电机(RoboMaster M2006 P36)通过直齿轮组驱动。

子模块 自由度 运动实现方式 电机
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于遗传算法的新型异构分布式系统任务调度算法,并提供了Matlab代码实现。文章重点围绕异构环境中任务调度的优化问题,利用遗传算法进行求解,旨在提高资源利用率、降低任务完成时间并优化系统整体性能。文中详细阐述了算法的设计思路、编码方式、适应度函数构建、遗传操作流程及参数设置,并通过仿真实验验证了该算法相较于传统方法在调度效率和收敛性方面的优越性。此外,文档还列举了大量相关领域的研究案例和技术应用,涵盖电力系统、路径规划、车间调度、信号处理等多个方向,体现出较强的技术综合性实践价值。; 适合人群:具备一定编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事智能优化、分布式系统调度、电力系统、自动化等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决异构分布式系统中的任务调度优化问题;②学习遗传算法在实际工程问题中的建模实现方法;③为科研项目提供算法参考代码复现支持;④拓展多领域交叉应用的研究思路。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注适应度函数设计遗传操作流程,并尝试在不同场景下调整参数以观察性能变化。同时可参考文中列出的相关研究方向进行延伸探索,提升综合应用能力。
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