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AI-Smartphone无标记运动捕获反转跳动期间髋关节，膝盖和踝关节运动学的运动
f i g u r e 1 Vicon标记（前后）用于反射标记（A）：右前头部RFHD，左前头部LFHD，左后头LBHD，左后头LBHD，右后头RBHD，Clavicle Clav，Clavicle Clav，Clavicle clav，serternum strn，c7，C7，C7，C7，c7 LWRA/LWRB, Left Finger LFIN, Right Shoulder RSHO, Right Upper Arm RUPA, Right Elbow RELB, Right Forearm RFRM, Right Wrist RWRA/RWRB, Right Finger RFIN, Left ASIS LASI, Left PSIS LPSI, Right ASIS RASI, Right PSIS RPSI, Left thigh LTHI, Left Knee LKNE, Left Tibia LTIB, Left Ankle LANK, Left脚跟Lhee，左脚趾ltoe，右大腿Rthi，右膝盖rkne，右胫骨rtib，右脚踝等级，右脚跟Rhee和右脚趾rtoe； SBSQ置（B）的标记模型由24个解剖键组成组成，结合成骨骼模型：0：骨盆中心，1：中心左髋关节，2：右臀部中心臀部，3：下脊柱，4：左膝盖中心，4：左膝盖，5：右膝盖的中心，6：中心，7：中心，7：左中间：左左：左：左：左：左：8：左：脚趾，11：右脚趾的中心点，12：脖子，13：左锁骨中心点，14：右侧锁骨中心点，15：头部中心，中心，16：左肩关节中心：17：右肩关节中心，右肘接头，18：左肘接头中心，19：右肘中心，右肘关节中心，20：20：左手腕的中心：左手腕的中心，21：左手腕的中心，左右22：左侧的中心：左侧的右侧孔右侧和23：23：23：23：23：23：23：23：23：23：
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七度（DOF）机器人臂具有一个冗余DOF，以避免障碍物和奇异性，必须将其参数化以完全指定给定端e ff ent ector姿势的关节角度。常用于ABB，Motoman和Kuka的常用7-DOF Revolute（7R）工业操纵器以及SSRMS或FREND（例如SSRMS）的空间操纵器通常由肩el-肘（SEW）角度参数列出，用于路径规划和远程运行。我们介绍了一般的缝纫角，该缝隙角可以通过任意参考方向函数概括传统的缝隙角度。冗余参数化（例如常规缝纫角度）沿工作区中的一条线遇到算法奇异性。我们引入了一个参考方向功能选择，称为立体缝隙角度，该角度仅沿着半线具有奇异性，该界限可能无法触及，从而扩大了可用的工作空间。我们证明所有参数化都有算法的奇异性。最后，使用一般的缝纫角度和子问题分解，我们提供了e ffi cient奇异性逆逆运动溶液，这些解决方案通常是封闭形式的，但可能涉及1D或2D搜索。基于搜索的解决方案可以转换为查找多项式根。可以在可公开访问的存储库中获得示例。
Robert Kenner、Valentin Gischig、Zan Gojcic、Yvain Quéau、Christian Kienholz 等人。点云在大型斜坡不稳定性中岩石运动学分析的潜力：瑞士阿尔卑斯山的例子：Brinzauls、Pizzo Cengalo 和 Spitze Stei。山体滑坡，2022 年，�10.1007/s10346-022-01852-4�。�hal- 03616418�
摘要 激光雷达测量和无人机摄影测量提供的高分辨率点云非常适合调查斜坡变形。然而，今天这些点云中包含的信息很少得到充分利用。这项研究展示了瑞士的三个大规模斜坡不稳定的例子，出于灾害预防的原因，这些斜坡受到积极监测。我们使用通过地面激光扫描获取的点云来 (1) 识别各个岩石隔室运动行为的差异；(2) 突出显示移动岩体中的活动剪切面；(3) 确定驱动斜坡位移的运动过程；(4) 根据岩石滑坡的 3D 表面运动模拟基底滑动面；(5) 计算精确的位移角；(6) 提供对不稳定岩石体积的估计。这些信息对过程理解做出了重要贡献，从而支持了灾害管理中的决策。
不同运动学对 JIZAI 镍钛旋转器械静态和动态扭转行为的影响：体外研究
背景/目的：使用传统方法检查镍钛旋转器械的静态扭矩与临床情况相矛盾，而且该方法对于顺时针和逆时针旋转运动的有效性值得怀疑。本研究旨在使用临床扭矩极限设置在静态/动态测试条件下检查不同运动学对 JIZAI 器械 (#25/.04) 扭转行为的影响。材料和方法：在静态测试中，将 JIZAI 的 5 毫米尖端固定在圆柱形虎钳中，并以自动扭矩反转、最佳扭矩反转 (OTR) 或往复 (REC) 进行连续旋转 (CR) 直至断裂（各 n Z 10）。在动态测试中，使用单长度技术使用 JIZAI 和 CR、OTR 或 REC 对直根管和严重弯曲根管进行器械治疗（各 n Z 10）。使用带有扭矩/力测量单元的自动塑形装置记录断裂时的静态扭矩、断裂时间 (T f )、动态扭矩和旋入力。使用单因素方差分析或带有 Bonferroni 校正的 Kruskal e Wallis 检验和 Mann e Whitney U 检验进行统计学分析 (⍺ Z 0.05)。结果：运动学不影响静态或动态扭矩 (P > 0.05)；然而，确实影响直根管中的旋入力 (P < 0.05)。REC 具有明显较长的 T f ，而严重弯曲的根管在 CR 中产生明显更大的扭矩和旋入力 (P < 0.05)。结论：在目前的实验条件下，扭矩以外的参数对不同的运动学表现出明显的影响。 OTR 的动态扭矩和旋入力与其他旋转模式相似，不受管道弯曲度的影响。
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。
初级体感皮层第 2 区编码整个手臂的运动
摘要 本体感觉，即对身体位置、运动和相关力量的感觉，尽管在运动中起着至关重要的作用，但仍未得到充分理解。大多数对体感皮层本体感觉区域 2 的研究只是将神经元活动与手在空间中的运动进行比较。使用运动跟踪，我们试图通过描述 2 区活动与整个手臂运动的关系来阐述这种关系。我们发现，与经典模型不同，整个手臂模型成功地预测了猴子在两个工作空间中伸手触及目标时神经活动特征的变化。然而，当我们随后在主动和被动运动中评估这个整个手臂模型时，我们发现许多神经元在两种条件下都不能一致地代表整个手臂。这些结果表明 1) 2 区中的神经活动包括伸手过程中整个手臂的代表，2) 这些神经元中的许多在主动和被动运动期间以不同的方式代表肢体状态。
