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€效力生成鞋：转换脚步的实验研究，作为产生电力的能源
探索继续寻找利用能源的方法，例如太阳能，风能，水力发电，地热和海洋能量，它们自然会在不耗尽的情况下自然地自给自足。这项研究旨在开发一种创新的能量产生鞋，将人类的步骤转化为电力。通过TRIZ方法以及研究中概述的数据收集技术，利用实验研究设计进行了这项研究，从而得出了有关鞋子发电有效性的牢固结论。使用线性回归或研究原型对数据进行了分析，因为它可以探索两个变量之间的相关性：产生的能量和单个预测指标，例如步行速度或施加力。结果表明，相关分析的值为0.70，表明稳健的正相关，表明脚步数与产生的伏特之间存在牢固的关系。具有0.30的显着F值超过了0.05的p值，有足够的证据断言，回归模型比缺乏自变量的模型更适合数据。可以得出的结论是，发电鞋在试验期间产生了值得注意的电压。该研究受到研究人员进行的实验室测试数量有限的限制。建议将来的研究来进行研究，这些研究将重点放在原型的多个实验室试验中。
aign-aigment MPC敏捷和强大的脚步运动计划和控制
摘要 - 本文提出了一种在线两足动物的脚步计划策略，该策略结合了模型预测性控制（MPC）和增强学习（RL），以实现敏捷且健壮的两足动物。基于MPC的脚部放置控制器已经证明了它们在实现动态运动方面的有效性，但它们的性能通常受到使用简化模型和假设的限制。为了应对这一挑战，我们开发了一个新颖的脚放置控制器，该控制器利用了一项学识渊博的政策来弥合使用简化模型和更复杂的全阶机器人系统之间的差距。具体来说，我们的方法采用了基于ALIP的MPC脚部放置控制器的独特组合，用于次级脚步计划，并提供了精炼脚步调整的学习政策，从而使所得的脚步策略有效地捕获了机器人的全身动态。这种集成协同MPC的预测能力，其灵活性和适应性能力。我们通过使用全身人形机器人Draco3。结果表明，动态运动性能的显着改善，包括更好地跟踪各种步行速度，使可靠的转弯和穿越具有挑战性的地形，同时与基线ALIP ALIP ALIP MPC接近相比，保持步行步态的稳健性和稳定性。
使用卷积神经网络通过脚步声识别
摘要：人体步态非常个性化，可以用作摄像机录音中的人的生物识别。使用人类脚步声的声学标志时，可以实现可比的结果。与视觉系统相比，这种声学解决方案提供了更少的安装空间和使用成本偏僻的麦克风的机会。在本文中，提出了一种基于脚步声的人识别方法。首先，从麦克风记录中隔离台阶声音，并分成500 ms的样品。将样品用滑动窗口转换为MEL频率的Cepstral系数（MFCC）。该结果表示为作为卷积神经网络（CNN）输入的图像。在DLR的声学实验室中，记录了用于训练和验证CNN的数据集。这些实验确定了1125个步骤的总数。CNN的验证显示所有五个类别的最小f 1秒为0.94，精度为0.98。Grad-CAM方法用于可视化其决策背景，以验证所提出的CNN的功能。随后，使用实验数据讨论了实施实际实现，噪声和不同鞋类的两个挑战。