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在线确定腿部运动学
摘要 - 腿部机器人正在出现，并且非常需要腿部的机车，这需要精确的腿部运动动力学来执行控制命令或计划运动轨迹。本文提出了在线状态估计，以确定具有任意腿部数量的机器人的腿部运动学，其中包括腿部变换，时间偏移和腿链路长度的运动学参数。尤其是我们主张一个地面舞蹈步态，以进行运动学的决心，脚趾在地面上保持静态并充当大满贯中的静态地标。作为视觉惯性传感器通常在机器人机器人上可用，并且位于浮动基础上，我们利用有效的基于MSCKF的视觉惯性导航来估计腿部运动学。为此，我们通过分析得出了腿部运动测量的分析，并将它们与视觉惯性测量紧密融合，以更新腿的运动学和身体运动。在模拟和实验中，该方法已通过不同的四倍体进行了广泛的验证，显示出其稳健性和准确性。
WRO®2025
- 使用计算机视觉和传感器融合来估计跑酷和车辆本身的状态。- 具有开源硬件的工具，例如机电组件和控制器。- 具有运动部件和运动学的机器人的动作计划和控制与差分驱动器不同（例如转向）。- 解决任务的最佳策略，包括解决任务的稳定性。- 团队合作，沟通，解决问题，项目管理，创造力。- 一个工程杂志，以显示进度和设计策略。对于有兴趣参加此类别的团队创建了“获得起始指南”。本指南更多地说明了有关车辆要求，可能的技术解决方案和错误。在这里，学生可以开始了解如何为这场比赛设置车辆。在这里查看入门指南！学习是最重要的WRO希望激发全球与STEM相关的学科的学生，我们希望学生通过在我们的比赛中嬉戏的学习来发展自己的技能。因此，以下方面是我们所有竞争计划的关键：
基于生理学的人体血液稳定剪切流性通过机器学习的参数化：止血贡献
摘要级别的血液学是对血流以及所涉及的机械应力和运动学的研究。卡森本构方程是一种流行而简单的模型，用于描述血液的稳定剪切流变性，只有两个参数指定了无限的剪切粘度和取决于血液生理学的屈服应力。以前的文献已经将血细胞比容和纤维蛋白原浓度确定为影响血流的两个最重要的生理因素，但是由于使用了非标准化的数据集，卡森模型的先前参数化可能并不可靠。本研究使用机器学习和最大的标准化数据集来改善卡森模型在健康个体的血细胞比容和纤维蛋白原浓度方面的参数化。该研究还采用机器学习来识别可能影响血液流变学的潜在额外因素，即平均肌张力性血红蛋白（MCH）。所提出的方法证明了机器学习的潜力，以改善生理学和血液流变学之间的联系，并在心血管诊断中产生可能的影响。
对表面肌电图（SEMG）的批判性评估是医学和运动机能学主题和临床工具
最初讨论了ECG，EEG和EMG等生物电信号的知识的特征和状态。这是探索学业覆盖率的基础，并了解过去60年左右的各自生物电信号亚型的临床接受程度。审查进一步讨论表面EMG（SEMG）。在与SEMG相关的教学和学术培训方面的领域状况，并在医学和运动学的多个领域中接受了临床接受，包括神经病学，心理学，精神病学，物理医学，物理医学和康复，生物力学，生物力学以及运动控制以及运动控制。随后提供了对SEMG信号测量及其解释和使用的临床实用性的现实概述，以及对其发展的观点。主要重点是克罗地亚领域的状态。EMG信号被视为“窗口”，成为神经肌肉系统的功能，神经肌肉系统是一个复杂且分层组织的系统，可控制人体姿势和体重运动。可以消除这些信号的检测和测量的新技术和技术手段，只要能够消除当前的科学，教育和财务障碍，就可以增加临床接受。
开发力反馈上的第三个旋转输入...
通常，具有力反馈的操纵杆包含两个自由度，足以满足多种用途。然而，在某些情况下，也具有力反馈的第三自由度可用作输入，例如，当需要控制具有四个独立轮子的移动机器人时。这种类型的机器人是 DLR 开发的：Robomobil。三自由度操纵杆将取代传统的驱动元件（方向盘、制动器和加速器），并使驾驶员能够独立地指挥纵向、横向和旋转运动。该系统的优点有很多，例如：将驾驶控制集成在单个设备中、独立指挥运动的可能性或方向兼容等。该项目的目的是研究什么类型的输入适合第三自由度，以及人类前臂运动学的耦合如何影响三自由度操纵杆的控制。考虑到这一点，进行了一项用户研究（一个具有七个自由度的机器人模拟操纵杆的不同模式，并使用触觉设备 Spacemouse 检查是否适合分离任何操纵杆的程度）两个设备的自由）。最后针对第三次GR的实现进行了机械设计
使用深度学习从整个脉冲活动中稳健而准确地解码手部运动
稳健性和解码准确性仍然是皮层内脑机接口 (BMI) 系统临床转化的主要挑战。在这项工作中，我们展示了一种信号/解码器协同设计方法（在设计开发过程中利用输入信号和解码算法之间的协同作用）可用于实现稳健且准确的 BMI 解码性能。具体而言，通过应用此过程，我们提出将整个脉冲活动 (ESA) 用作输入信号，将基于准循环神经网络 (QRNN) 的深度学习用作解码算法。我们评估了 ESA 驱动的 QRNN 解码器从非人类灵长类动物初级运动皮层区域长期记录的神经信号解码手部运动学的性能。我们提出的方法在长期记录会话中始终比之前报告的任何其他方法都具有更高的解码性能。即使从原始信号中去除脉冲，其高解码性能也能维持。总体结果显示出极高的解码精度和长期稳健性，这是非常可取的，因为它是 BMI 中尚未解决的挑战。
在SS316L和In718合金中优化用激光金属沉积制造的薄墙和in718合金
摘要：在这项工作中，通过通过记录和分析的离线数据来调整3轴笛卡尔运动学的限制，从而优化了具有锋利角的薄壁的生产，例如轴速度，加速度和X和Y轴的位置。该研究使用两种粉末材料（SS316L和IN718）使用激光进行了定向的能量沉积过程。用1毫米厚度获得薄壁，每层只有一个珠子，在90°处获得直/尖角。在调整位置参数G502以在Fagor 8070 CNC系统上定位精度后，可以在角落中获得最小的材料积聚的壁，并且在两种不同的精确的精度构造的0.11和0.24 mm之间，在0.11和0.24 mm之间具有恒定的层厚度和高度，并且具有恒定的层厚度和高度。通过确定编程速度的降低与定位的精度之间的正确平衡，以达到定义为墙角的点，速度为20 mm/s的速度为29％，速度为20 mm/s，速度为61％，速度为40 mm/s。墙壁显示出最小的缺陷，例如残余孔隙度，微观结构足够。
发现黑盒优化的表示
黑盒优化中解决方案的编码是一种微妙的、手工平衡，既要考虑表达能力和领域知识，又要考虑探索各种解决方案和确保这些解决方案有用。我们的主要见解是，这个过程可以通过使用质量多样性算法（此处为 MAP-Elites）生成高性能解决方案的数据集，然后从该数据集中学习生成模型（此处为变分自动编码器）的表示来实现自动化。我们的第二个见解是，这种表示可用于将质量多样性优化扩展到更高维度，但前提是我们要仔细混合使用学习到的表示生成的解决方案和使用传统变分算子生成的解决方案。我们通过学习一千个关节平面臂的逆运动学的低维编码来展示这些能力。结果表明，学习到的表示使得能够以比标准 MAP-Elites 少几个数量级的评估来解决高维问题，并且一旦解决，生成的编码可用于快速优化新颖但相似的任务。所提出的技术不仅可以将质量多样性算法扩展到高维，而且表明黑盒优化编码可以自动学习，而不是手动设计。
背肩s骨的定量解剖结构...
scapholunate骨间韧带（SLIL）在腕稳定性中起着批评性作用，起着s骨关节化的主要稳定作用。1-3这种韧带的破坏会导致腕相位和生物力学改变，并且通常建议进行手术治疗，以恢复肩cap骨的表达和腕管运动学的完整性，并防止发育后创伤性关节炎和经济型后腕上的carpallate（scapholunate Collenate Collenate Collenate Collenate Collenate Collenate Col-Lape-lappe）[slac slac] wers [slac] Wersist [slac] Wersist [Slac] Wersist [Slac] Wersist。4-6敏锐地识别出，通常主要修复滑动。当不可能进行初级修复时，最佳治疗方法仍然存在争议，但是已经描述了许多重建片状韧带的技术。7-15扫描韧带解剖结构的详细知识可能对优化手术结局有益。在一项具有里程碑意义的尸体研究中，伯杰将scapholunate韧带描述为具有3个肛门和组织学上不同成分的U形结构：背，近端和沃尔。16他的组织学分析和亚参数生物力学研究表明了这一重要性 -
PreMovNet：基于运动前脑电图的抓握和举起任务手部运动学估计
摘要——从大脑活动进行运动学解码有助于开发康复或增强功率的脑机接口设备。从非侵入性脑电图 (EEG) 记录的低频信号与用于运动轨迹解码 (MTD) 的神经运动相关性相关。在本通讯中，研究了从运动前 delta 波段 (0.5-3 Hz) EEG 解码运动运动轨迹的能力，适用于健康参与者。具体来说，提出了两个基于深度学习的神经解码器，称为 PreMovNet-I 和 PreMovNet-II，它们利用运动前 EEG 数据中存在的运动相关神经信息。为此，使用了运动开始前具有不同时间滞后的 150 毫秒、200 毫秒、250 毫秒、300 毫秒和 350 毫秒的 EEG 数据段。使用 EEG 为抓握和举起任务 (WAY-EEG-GAL 数据集) 呈现 MTD，并将各种滞后作为神经解码器的输入。将所提出的解码器的性能与最先进的多变量线性回归 (mLR) 模型进行比较。使用皮尔逊相关系数和手部轨迹作为性能指标。结果证明了使用运动前 EEG 数据解码 3D 手部运动学的可行性，从而能够更好地控制基于 BCI 的外部设备，例如外骨骼/外骨骼。