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World File Search System运动控制
揭示了经颅直流刺激在增强躯干运动控制和脑血管事故幸存者平衡方面的潜力：
解锁经颅直流电流刺激（TDC）的潜力增强脑血管事故（CVA）幸存者的平衡控制和平衡一直是最近文献的焦点。这是一种非侵入性脑刺激，可用于促进CVA幸存者中神经可塑性的皮质运动兴奋性。这篇评论深入研究了最近发布的工作，从2014年到2023年，搜索了五个著名的英语研究数据库。审查了八篇文章。TDCS在刺激皮质运动兴奋性和促进CVA幸存者中的神经可塑性方面表现出了希望，但其专门针对躯干控制和BALCE的应用仍然很少。尽管如此，证据表明，CVA后平衡控制中值得注意的增强，尤其是将TDC与其他干预措施（包括功能性电刺激和平衡训练）结合起来的干预措施。本评论阐明了TDC的潜力，即独立或与常规物理疗法集成，以强化CVA幸存者之间的躯干控制。马来西亚医学与健康科学杂志（2024）20（SUPP10）：291-301。 doi：10.47836/mjmhs.20.s10.33马来西亚医学与健康科学杂志（2024）20（SUPP10）：291-301。 doi：10.47836/mjmhs.20.s10.33
四倍的机器人控制：使用身体平面运动控制，腿阻抗控制和贝齐尔曲线
摘要：在机器人技术中，已经证明了四足机器人在工业，采矿和灾难环境中执行任务的能力。为了确保机器人安全执行任务，其脚部位置的细致计划和精确的腿部控制至关重要。四足机器人的传统运动计划和控制方法通常依赖于机器人本身及其周围环境的复杂模型。建立这些模型由于其非线性性质可能会具有挑战性，通常需要大量的计算资源。但是，存在一种更简化的方法，该方法着重于机器人浮动基础进行运动计划的运动学模型。这种简化的方法更易于实现，但也适用于更简单的硬件配置。将阻抗控制纳入腿部运动是有利的，尤其是在穿越不平坦的地形时。本文提出了一种新颖的方法，其中四足机器人对每条腿采用阻抗控制。它利用六度的贝齐尔曲线来生成从平面运动模型中用于身体控制的腿部速度的参考轨迹。该方案有效地指导机器人沿预定义的路径。使用机器人操作系统（ROS）实施了拟议的控制策略，并通过GO1机器人的模拟和物理实验进行验证。这些测试的结果证明了控制策略的有效性，使机器人能够跟踪参考轨迹，同时显示稳定的步行和小跑步态。
基于数字双胞胎的机器用于罂粟机器人的运动控制...
智能制造的关键组成部分是第四次工业革命时代的中心概念，由数字双技术，AI和计算机视觉技术组成。在这项研究中，这些技术被用来管理罂粟机器人，这是一种用于教育和研究目的的人形机器人。数字双胞胎创建了一个虚拟环境，能够对机器人动作进行实时模拟，分析和控制。机器人的数字双胞胎是使用3D开发程序Unity构建的。运动数据是在模拟虚拟机器人的物理结构和运动时捕获的。然后将这些数据馈送到基于张量的深神经网络中，以生成一个回归模型，该模型根据机器人手的位置预测运动旋转。通过将此模型与基于Python的机器人控制程序集成，可以有效地管理机器人的运动。此外，使用OpenPose（一种计算机视觉算法）控制了机器人，该算法预测了人体上的特征点。从2D图像中收集了人类关节点的位置数据，并根据此数据计算运动角度。通过在实际机器人上实施这种方法，可以使机器人复制人类运动。
进化，生物力学和神经生物学收敛以解释选择性手指运动控制
沿进化量表相对有选择地移动纤维的能力增加了。，即使在人类中，当一个数字移动时，其他数字也会移动。意想不到的数字运动的部分原因是手的生物力学及其肌肉的生物力学，部分原因是控制纤维的神经系统。这些神经系统每个都包含许多单个神经元，这些神经元的输出在多个肌肉的脊髓运动神经元库中有差异。由于这些因素会导致运动的运动，因此动力学家移动任何给定的数字的收缩伴随着其他肌肉的收缩，以稳定其他数字和手腕。主要运动皮层（M1）主导着对人类自愿运动的控制，与其他支付的系统一起起作用，以雕刻激动剂，拮抗剂和稳定肌肉的协调作用。在任何手机运动中，神经活动都分布在宽的M1领域，该区域与其他纤维运动过程中的区域广泛重叠。因此，皮质病变永远不会损害仅一位数字的功能。M1或皮质脊髓道的病变损害相对选择性或“个性化”的延伸纤维运动，而不是浮雕。单独的机制可能是强度与个性化的基本恢复。
布朗运动控制胶体向上转化纳米颗粒的等离激元增强
摘要：上转换纳米颗粒在现代光子学中至关重要，因为它们能够将红外光转换为可见光。尽管具有重要意义，但它们表现出有限的亮度，这是可以通过将它们与等离子体纳米颗粒结合在一起来解决的关键缺点。等离子体增强的上转换已在干燥的环境中广泛证明，在干燥环境中，向上转换纳米颗粒被固定，但在布朗尼运动与固定化竞争的液体介质中构成了挑战。这项研究采用光学镊子来对单个向上转换纳米颗粒的三维操纵，从而可以探索水中等离子体增强的Upconversion Ploincence。与期望相反，由于金纳米结构的等离子共振，实验显示了上转换发光的远距离（千分尺）和中等（20％）的增强。实验和数值模拟之间的比较证明了布朗运动的关键作用。证明了向上转换纳米颗粒的三维布朗波动如何导致“平均效应”，从而解释了发光增强的幅度和空间扩展。关键字：上转换，等离子体增强，光镊，布朗运动，纳米颗粒
增强学习基于复杂环境中蛇机器人的运动控制
抽象的蛇机器人由于其特殊的身体和步态而变得富裕。但是，由于其复杂的模型，很难计划在多孔环境中进行运动。为了解决这个问题，这项工作研究了一种基于学习的运动计划方法。为可行的路径计划，并提出了一种修改的深Q学习算法，提出了一种弗洛伊德移动的平均算法，以确保蛇机器人通过的路径的平稳性和适应性。一种改进的路径积分算法用于解决步态参数以控制蛇机器人以沿计划的路径移动。为加快参数的训练，设计了一种结合串行训练，并行培训和经验重播模块的策略。此外，我们设计了一个运动计划框架，包括路径计划，路径平滑和运动计划。进行了各种模拟，以验证所提出的算法的效果。
用于多功能，动态和鲁棒的双体运动控制
摘要 - 本文介绍了一项有关使用深钢筋学习（RL）为双皮亚机器人创建动态运动控制器的综合研究。超越了关注单个运动技能的关注，我们开发了一种通用控制解决方案，该解决方案可用于一系列动态的两足动物技能，从定期步行和跑步到Aperiodic的跳跃和站立。我们的基于RL的控制器结合了一种新颖的双历史结构，利用了机器人的长期和短期输入/输出（I/O）历史记录。通过拟议的端到端RL方法进行培训时，这种控制架构始终优于模拟和现实世界中各种技能的其他方法。该研究还深入研究了拟议的RL系统在开发运动控制器时引入的适应性和鲁棒性。我们证明，提出的体系结构可以通过有效使用机器人的I/O历史记录来适应时间不变的动态变化和时间变化的变化，例如接触事件。此外，我们将任务随机化确定为鲁棒性的另一个关键来源，促进了更好的任务概括和对干扰的依从性。可以成功部署所得控制的控制策略，这是一种扭矩控制的人尺寸的两头机器人。这项工作通过广泛的现实世界实验推动了双皮亚机器人的敏捷性限制。我们展示了各种各样的运动技能，包括：坚固的站立，多功能步行，快速跑步，展示了400米仪表板，以及各种各样的跳跃技能，例如站立的跳远和跳高。
失去手部后的同侧重新映射是否会影响完整手部的运动控制？
1 剑桥大学 MRC 认知与脑科学部，剑桥 CB2 7EF，英国；2 伦敦大学学院认知神经科学研究所，伦敦 WC1N 3AZ，英国；3 西部大学统计与精算科学和计算机科学系，伦敦，安大略省 N6A 5B7，加拿大；4 牛津大学纽菲尔德临床神经科学系 WIN 中心，牛津 OX3 9DU，英国；5 哈佛医学院神经生物学系，波士顿，马萨诸塞州 02115；6 玛丽女王医院，伦敦 SW15 5PN，英国；7 卡迪夫大学心理学院 CUBRIC，卡迪夫 CF24 4HQ，英国；8 伦敦大学皇家霍洛威学院，埃格姆 TW20 0EX，英国；9 西部大学大脑与思维研究所，伦敦，安大略省 N6A 3K7，加拿大
深度学习技术用于人类计算机互动中的手势识别和运动控制
摘要。随着科学和技术的快速发展，人力计算机的互动已成为一个引起极大兴趣的领域。深度学习是人工智能的重要技术，近年来在人类计算机互动领域取得了重大进展。本论文专门研究在手势识别和运动控制的应用中对人类计算机相互作用中深度学习技术的研究。首先，引入了深度学习的基本原理和手势识别和运动控制的背景知识。然后，它讨论了该领域深度学习模型的优势以及当前的挑战。根据理论分析，本文提出了基于深度学习技术的手势识别和运动控制方法。通过实验证明了该方法的有效性和实用性。研究结果表明，深度学习技术在手势识别和行动控制中具有巨大的潜力，这为人类计算机交互领域带来了新的可能性，并且在促进人类计算机交互技术的发展方面具有重要意义。