XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemKinematics
文章使用人工神经网络估计机器人的运动学和工作空间
摘要：目前，在特定而复杂的工业操作中，机器人必须满足某些要求和标准，如高运动学或动态性能、工作空间的特定尺寸或机器人移动元件尺寸的限制。为了满足这些标准，必须对机器人进行适当的设计，这需要多年的实践以及人类设计师的适当知识和经验。为了协助人类设计师进行机器人设计，已经开发了几种方法（包括优化方法）。本文解决的科学问题是开发一种人工智能方法，使用前馈神经网络来估计机器人的工作空间大小和运动学。该方法应用于由基座平台、移动平台和六个运动旋转万向球面开环组成的并联机器人。数值结果表明，通过适当的训练和拓扑结构，前馈神经网络能够根据末端执行器的姿态正确估计工作空间体积值和广义坐标值。
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。
NICA 对撞机透明自旋模式下质子和氘束极化运动学
TS 模式也可以不采用蛇形线来表示对应于整数自旋共振 γG = k 的离散能量值。这里 γ 是相对论因子，G 是旋磁比的异常部分。对于质子，这样的能量值数量为 25，能量步长为 0.523 GeV。对于氘核，只有一个点，总能量为 13.1 GeV。在理想的对撞机晶格中，自旋运动会退化：任何轨道位置的任何自旋方向都会在每次粒子转动时重复。这意味着 TS 模式下的自旋调谐为零，粒子处于 TS 共振状态。在这种情况下，自旋运动对磁场的微小扰动高度敏感，这些扰动与晶格缺陷以及回旋加速器和同步加速器粒子的振荡有关。在实际情况下，自旋简并被消除，因为极化沿着由对撞机晶格缺陷决定的未知方向变得稳定。极化控制由自旋导航器提供，自旋导航器是基于弱螺线管的设备，可在 SPD 相互作用点设置所需的极化方向。导航器对自旋的影响应大大超过小扰动场的影响 [4]。TS 模式下的极化控制方案如图 3 所示。两个对称放置在 SPD 周围的自旋导航器用于稳定 SPD 垂直平面上所需的极化方向（Ψ 是极化和粒子速度矢量之间的角度）[3]。
讲座 18：运动学和动画
在电影发展的早期，3D 动画是使用物理 3D 模型实现的，该模型通过手动调整来创建动画的每个单独帧。使用该技术的经典示例是电影《金刚》（1933 年），其中金刚的模型只有一英尺高。用这种技术制作的动画仍然很受欢迎，最近的一个例子是《超级无敌掌门狗》。动画的计算机支持系统开始出现在 20 世纪 70 年代末，第一部由计算机生成的全长 3D 动画电影是《玩具总动员》（1995 年）。尽管完全使用计算机制作，但《玩具总动员》和其他现代 3D 动画电影仍然耗费大量的人力。全自动动画还有很长的路要走，但计算机工具和支持工具已经迅速发展。这些免除了动画师大量繁琐的工作，并允许创建壮观的特效。基本方法是：(i) 物理模型； （ii）程序方法和（iii）关键帧。
讲座 18：运动学和动画
在电影发展的早期，3D 动画是使用物理 3D 模型实现的，该模型通过手动调整来创建动画的每个单独帧。使用该技术的经典示例是电影《金刚》（1933 年），其中金刚的模型只有一英尺高。用这种技术制作的动画仍然很受欢迎，最近的一个例子是《超级无敌掌门狗》。动画的计算机支持系统开始出现在 20 世纪 70 年代末，第一部由计算机生成的全长 3D 动画电影是《玩具总动员》（1995 年）。尽管完全使用计算机制作，但《玩具总动员》和其他现代 3D 动画电影仍然耗费大量的人力。全自动动画还有很长的路要走，但计算机工具和支持工具已经迅速发展。这些免除了动画师大量繁琐的工作，并允许创建壮观的特效。基本方法是：(i) 物理模型； （ii）程序方法和（iii）关键帧。
