14、人体肌肉激活估计与人机协作设计优化探索

人体肌肉激活估计与人机协作设计优化探索

1. 人体全身肌肉激活估计相关情况

在人体全身肌肉激活估计方面，当前需要收集包含更多记录动作的新数据集。当算法中有足够数量的试验时，还可以像之前在人体手臂研究中所做的那样，将运动学数据整合进来，以实现人体工程学评估所需的完整生物力学估计。

另外，将这种方法扩展到实时估计也是一个待发展的方向。由于基于函数主成分分析（fPCA）分解从时域转换到权重域时，需要记录完整的动作时间，所以一个思路是利用截至当前时刻记录的动作，实时迭代地执行该方法，但这种解决方案的可行性仍在研究中。

2. 人机协作设计优化的背景与意义

2.1 设计优化的重要性与挑战

工程设计对于创造的每个物体、结构或机器人都至关重要，它关乎功能、用户感知和经济潜力。然而，开发物理结构的最优设计是一项复杂的任务，设计空间可能非常大，难以量化，制造和评估成本高，目标函数也难以制定。而且这个过程往往是非线性的，需要设计、测试和评估的迭代阶段。

2.2 人类与机器人在设计中的优势

人类具有强大的设计能力，能够发挥创造力，并利用以往的经验和所学知识来影响和指导结构设计。人类大脑可以在内部模拟物理情况，是一个强大的内置模拟器和优化器。而计算和机器人工具在设计和实验验证方面具有显著的进步潜力，特别是在机器人设计领域。它们可以实现工程结构的自动化制造、设计和评估，以及基于智能学习的设计优化。

2.3 人机协作设计的潜力与现状

虽然全自动设计探索和制造技术仍处于起步阶段，但人机协同设计优化和制造具有巨大的潜力。不过，我们需要开发框架和方法，以实现机器人和人类之间成功的协