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住房步行市政厅 Van Horne 住房社区
• 租户对在 Rent Café 上提交工作订单的便捷程度感到满意 • 租户对整个社区的超速行驶感到不满。要求安装减速带并增加警察巡逻 • 租户对社区和安全感到满意 • 租户对 FBFH 的支持感到满意。在租户提供的第一套房子中发现多个缺陷，因此在 Van Horne 社区提供了第二套房子。对他的家和社区总体上感到满意 • 租户对操场上没有禁烟标志感到不满意 o FBFH 同意安装标志是一种选择
脊髓损伤后利用大脑自然行走……
脊髓损伤会中断大脑与脊髓中负责行走的区域之间的通讯，导致瘫痪 1,2 。在这里，我们通过大脑和脊髓之间的数字桥梁恢复了这种通讯，使患有慢性四肢瘫痪的患者能够在社区环境中自然地站立和行走。这种脑脊柱接口 (BSI) 由完全植入的记录和刺激系统组成，它们在皮质信号 3 与针对参与行走的脊髓区域的硬膜外电刺激的模拟调制之间建立了直接联系 4–6 。高度可靠的 BSI 可在几分钟内校准。这种可靠性在一年多的时间里一直保持稳定，包括在家中独立使用期间。参与者报告说，BSI 使他能够自然控制腿部的运动，以站立、行走、爬楼梯甚至穿越复杂的地形。此外，由 BSI 支持的神经康复改善了神经系统恢复。即使关闭 BSI，参与者也重新获得了拄拐杖在地面上行走的能力。这座数字桥梁建立了一个恢复瘫痪后自然运动控制的框架。
能量和时间的优化可预测人类行走的动态速度
摘要 人类在行走时会做出许多选择，比如行走速度和行走多长时间。人们似乎选择稳定的步行速度来最小化每单位行走距离的能量消耗。但实际步行的速度不仅是稳定的，而且是随时间变化的轨迹，也会受到任务紧急程度或个人运动活力的影响。本文我们表明，最小化能量和时间（即到达目的地所需的总功或能量加上与步行持续时间成比例的成本）的目标可以更好地解释人类步行的速度轨迹和持续时间。将此目标应用于步行动力学计算模型，可预测具有倒 U 形的动态速度与时间轨迹。模型和人体实验（N=10）表明，较短的步行是不稳定的，主要受加速时间和努力的影响，而较长的步行更稳定、更快，主要受稳态时间和努力的影响。个体活力可以用一个人愿意花费的能量来表征，以节省单位时间，这解释了为什么有些人可能比其他人走得更快，但由于步行动力学相似，每个人的轨迹形状可能相似。能量和时间成本之间的权衡可以预测步行的瞬时、稳定和活力相关方面。
通过模拟患者特定的步行运动
在物理治疗，理解和分析患者运动（尤其是步态模式受损）方面的摘要对于有效的康复至关重要。传统上，实习治疗师通过与真实患者和教科书的动手经验获得这些技能。但是，这些方法受到患者的可用性以及治疗师可以观察到的动作的可变性的限制。为了解决这些局限性，我们提出了一个新型系统，该系统使治疗师可以从步态运动受损的广泛障碍中学习，而不会受到时间，位置或患者的可用性的限制。该系统利用HumanML3D数据集和组合Text2Length采样和Text2Motion生成的两步框架。在第一步中，分类模型根据输入文本描述预测运动长度。在第二步中，我们使用时间变异自动编码器（VAE）来生成各种且一致的3D运动序列。我们方法的关键组成部分是从Momask框架中利用残留矢量量化（RVQ），该框架可最大程度地减少误差并增强运动的精度。此外，蒙版的变压器确保合成的运动令牌在时间上是一致的，并且在上下文上是准确的。通过HumanML3D数据集进行了验证，我们的系统为物理治疗师提供了沉浸式和交互式工具，在混合现实环境中启用了动态的，特定于患者的运动模拟。通过弥合常规方法和MR辅助培训之间的差距，该方法使用交互式3D表示来改变治疗师的学习方式。它旨在彻底改变治疗培训，使康复策略更加有效和个性化。
热纱：即使在抓握和行走时，也可以启用热反馈
图1：（a）我们提出了一种新方法，使热反馈设备能够提供逼真的温度感觉，同时仍允许用户抓住或踩到真实对象 - 不仅可以虚拟对象显示温度，但是用户也可以感觉到并掌握真实对象，例如道具。我们的方法与传统的热接口不同，其中将毛皮器设备应用于用户的手来使虚拟物体的温度呈现。不幸的是，将毛皮元件及其冷却单元（风扇和热量）直接连接到一个人的手掌，可防止用户也无法掌握真实的对象。同样，现有的热接口不能应用于脚底（因为需要踩在冷却单元上）。结果是现有的温度接口主要限于虚拟相互作用（免提，没有道具）。使用ThermalGrasp，（b）我们探索了一种灵活的热机构，该机构允许冷却单元从用户的手掌或鞋底移开，从而使它们能够掌握并踩踏物体。
使用 LSTM 对站立、行走和跑步数据集上的 EEG 信号进行分类
伦敦 V.Gandhi@mdx.ac.uk 摘要 - 毫无疑问，脑机接口 (BCI) 方法最重要的分支之一是通过脑信号进行替代通信的方法。BCI 利用软件和硬件将来自大脑活动感知的脑电图 (EEG) 信号转换为用户动作。BCI 引起了广泛学科研究人员的兴趣，例如认知科学、深度学习、模式匹配、药物治疗医学等。患有神经和认知障碍的患者可以通过 BCI 得到帮助，有可能通过手势或仅仅是心理想象实现交流。在本文中，采用了一种新颖的离散小波变换 (DWT) 组合来提取最佳特征，并采用了基于长短期记忆 (LSTM) 的循环神经网络 (RNN) 对站立、行走和在跑步机上跑步时获取的 EEG 信号进行分类。使用的数据集可从开放科学框架存储库免费下载。所提出的 DWT-LSTMRNN 方法在对四种不同信号进行分类时可实现 96.7% 的准确率，因此有可能在 BCI 竞赛数据集上进行进一步研究，为实时应用铺平道路。
标题：低剂量机器人基准训练对儿童步行能力和
HIP屈肌25.2（16.2）31.5（16.4）35.7（19.4）˂0.0001˂0.0001˂0.0001˂0.00010.0001 0.0027 HIP Extensors 9.6（10.5）16.7（18.0）16.7（18.0）19.9（18.9（18.3） 19.1（12.5）˂0.0001˂0.0001˂0.00010.0001 0.9276膝盖伸肌21.7（12.7）28.6（11.9）32.0（14.7）˂0.0001˂0.0001˂0.0001˂0.00010.0001 0.0183
Guihua Wang 实时的表面识别系统，用于可变的双头机器人步行速度 lcnet.pdf-科学技术学院
摘要 - 在机器人运动过程中以不同速度识别基础表面对于安全有效的机器人导航很重要。这项工作旨在通过在每脚下方固定的力传感器来识别多个室内表面，同时以不同的速度导航，从而增强了双子机器人的感知能力。通过将实时多对象支持向量机（SVM）与有效的时域功能相结合，提出了一种机器人的准确但成本较固的表面标识系统。在这种情况下，研究了四个有希望的手工制作的时域特征，其中均方根（RMS）功能被证明超过了其他三个功能。可以通过分别以两个不同的步行速度应用RMS来实现十倍SVM交叉验证中95.99％和98.16％的平均平均精度（地图）。具有较高的计算效率可以实现高分类精度，因此可以在诸如Arduino或Jetson Nano之类的低成本平台上进行系统部署，这使我们的方法适合在各种步行速度之间进行广泛应用。
人类行走时哪些下肢关节可以补偿不稳定的能量？
此预印本的版权所有者此版本于 2022 年 1 月 12 日发布。；https://doi.org/10.1101/2022.01.11.475955 doi：bioRxiv preprint