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通过增强来控制机器人手臂
在Marwan Hamze博士的监督下，该项目是在东京科学大学的吉田教授实验室的国际四个月实习的一部分。主要目的是为加强机器人手臂控制学习的应用的应用做出贡献。我的工作包括在模拟和真实环境中为机器人组开发和实施控制算法。强化学习使避免复杂的运动学模型成为可能，从而为机器人提供通过与环境直接互动来优化其行为的能力。我将精力集中在优化XARM6机器人手臂控制上，并从科学文献中适应方法。我在模拟中首先测试了这些算法，然后将它们应用于真实环境以评估其稳健性。我的目标是获得加强对人形机器人控制的技能，以控制川崎的Kaleido机器人，尺寸为1.80 m，重80 kg。这个项目使我能够增强机器人技术和人工智能方面的技术技能，同时促进该扩展领域应用的研究。
智能电力系统中增强电网稳定性和有效能源管理的协同智能控制机制
K. Anusha 1，R J Anandhi 2，Alok Jain 3，Monica Garg 4，Ali Saeed 5，K.D。Bodha 6* 1印度Telangana海得拉巴MLR理工学院CSE-AI＆ML部门。2印度班加罗尔新地平线工程学院信息科学工程系。3印度Phagwara的可爱专业大学。 4劳埃德法学院，地块号 11，知识公园II，大诺伊达，北方邦201312。 5伊斯兰大学伊斯兰大学医学技术学院，伊拉克6 Galgotias工程技术学院，印度大诺伊达，伊斯兰教大学。 摘要。 鉴于当代的社会，生态条件和新颖的风险，需要物理升级和扩大印度不足和负担过负担的电力结构不足和负担过重的电力结构。 ，鉴于客户对增强功率质量的需求增加了，它针对更安全，更灵活和可靠的系统的开发。 本文重点关注新一代智能电网（SG）的特征，重点是高级通信和控制，以创建灵活和自我修复的电源系统。 本文研究了功能，例如故障检测，隔离和功率恢复，以及用于批量传输和分布的复杂QoS。 此处提供的推理为采用动态概率最佳功率流（DSOPF）作为智能电网的重要推动力提供了重大支持。3印度Phagwara的可爱专业大学。4劳埃德法学院，地块号11，知识公园II，大诺伊达，北方邦201312。5伊斯兰大学伊斯兰大学医学技术学院，伊拉克6 Galgotias工程技术学院，印度大诺伊达，伊斯兰教大学。摘要。鉴于当代的社会，生态条件和新颖的风险，需要物理升级和扩大印度不足和负担过负担的电力结构不足和负担过重的电力结构。，鉴于客户对增强功率质量的需求增加了，它针对更安全，更灵活和可靠的系统的开发。本文重点关注新一代智能电网（SG）的特征，重点是高级通信和控制，以创建灵活和自我修复的电源系统。本文研究了功能，例如故障检测，隔离和功率恢复，以及用于批量传输和分布的复杂QoS。此处提供的推理为采用动态概率最佳功率流（DSOPF）作为智能电网的重要推动力提供了重大支持。本文扩展了如何将DSOPF添加到增强的DMS功能可以促进这些设计目标并为渐进的集成电网提供基础。
保存的运动神经元可以控制机器人六指的控制
†同等贡献 *相应的作者隶属关系：1个生物医学工程的人工智能部门，弗里德里希 - 亚历山大 - 大学 - 埃尔兰根 - 纽伦伯格；德国埃尔兰根。2信息工程和数学系，UniversitàDegliStudi di Siena;意大利锡耶纳。 3 Querschnittzentrum Rummelsberg，Krankenhaus Rummelsberg GmbH；德国Schwarzenbruck。 *通讯作者。 电子邮件：Alessandro.del.vecchio@fau.de，dprattichizzo@unisi.it摘要：恢复手功能是四项运动员的最高优先事项之一。 然而，对于运动完全脊髓损伤的个体，当前恢复基本手动运动仍然有限。 在这项研究中，我们提出了一种非侵入性神经学界面，该界面直接转化了较低的运动神经元活动，该活动曾经编码手的开口和闭合到超级机器人机器人的第六指中。 我们重新启用了三个患有慢性（> 8年）的人完全宫颈脊髓损伤，以抓住对日常生活重要的物体，具有控制手指屈曲和扩展的相同神经输入。 经过几分钟的培训，参与者直观地调节了电动机单元的排放活动，从而控制了手势和关闭。 然后使用这些电动机单元按比例地控制机器人第六指。 所有参与者成功执行了各种掌握任务，这些任务需要数字上的相当大的力量，例如，通过拧开帽子打开瓶子。 这可以显着改善瘫痪者的生活质量。2信息工程和数学系，UniversitàDegliStudi di Siena;意大利锡耶纳。3 Querschnittzentrum Rummelsberg，Krankenhaus Rummelsberg GmbH；德国Schwarzenbruck。*通讯作者。电子邮件：Alessandro.del.vecchio@fau.de，dprattichizzo@unisi.it摘要：恢复手功能是四项运动员的最高优先事项之一。然而，对于运动完全脊髓损伤的个体，当前恢复基本手动运动仍然有限。在这项研究中，我们提出了一种非侵入性神经学界面，该界面直接转化了较低的运动神经元活动，该活动曾经编码手的开口和闭合到超级机器人机器人的第六指中。我们重新启用了三个患有慢性（> 8年）的人完全宫颈脊髓损伤，以抓住对日常生活重要的物体，具有控制手指屈曲和扩展的相同神经输入。经过几分钟的培训，参与者直观地调节了电动机单元的排放活动，从而控制了手势和关闭。然后使用这些电动机单元按比例地控制机器人第六指。所有参与者成功执行了各种掌握任务，这些任务需要数字上的相当大的力量，例如，通过拧开帽子打开瓶子。这可以显着改善瘫痪者的生活质量。我们的发现提出了协助手部功能的变革性步骤，提供了直观且非侵入性的神经合法界面，而无需学习新的运动技能，因为参与者使用与受伤前相同的运动命令。主文本：简介恢复手功能的关键重点是脊柱α运动神经元的活性，这是神经肌肉系统的最后电动途径。众所周知，即使被归类为完整的脊髓损伤（SCI）的个体，也可能保留1-4损伤高于损伤水平上方和之下的一些较不幸的神经连接。在先前涉及具有运动SCI的个体（八个具有C5-C6损伤水平的参与者）的研究中，我们证明了使用高密度表面肌电图（HDSEMG）通过非侵入性神经界面进行任务调节的运动单位，从而实现了手指运动的解码2。所有参与者在特定的电动机单位和
执行和共同控制机构 -
2025年1月在2022年降低通货膨胀法案（IRA）和2021年《 2021年基础设施投资和就业法案》（IIJA）中，对IRA和IIJA资金的执行和国会控制机制（IIJA），国会为气候，清洁能源和环境正义计划提供了数百亿美元。1在拜登总统的领导下，联邦机构授予了2109亿美元的IRA和IIJA赠款资金，2和获奖者现在正在实施项目。此外，拜登政府最终确定了旨在加强清洁能源开发的IRA清洁能源税收抵免。旨在减少政府支出的竞选活动，特朗普总统宣布了“终止”“降低”通货膨胀法案（IRA）资金的计划；项目2025概述了废除，缩小或重定向联邦气候资金的计划。3尽管特朗普政府对IRA和IIJA的具体计划尚不清楚，但即将上任的政府和新国会为IRA和IIJA资助的一些气候计划带来了风险。任何计划的风险程度将取决于资金类型（赠款，贷款，税收抵免）以及项目的距离（见图1）。在本文中，我们专注于竞争性赠款和税收计划，并解释说，由于金钱从国会转移到代理机构，再到获奖者，联邦政府因政策原因而失去了授予资金的权力。但是，高管保持酌处权，以夺回滥用资金。第二，我们考虑了特朗普政府中IRA清洁能源税收抵免的潜在风险。1 2021年的基础设施投资和就业法。L.编号首先，我们研究了授予计划的风险：在步骤1中，我们描述了高管如何扣押未损害资金的资金，或者，在国会批准的情况下，可以转让或撤销资金；在步骤2中，我们解释了奖励协议如何包括联邦政府可以终止裁决的条件；在第3步中，我们解释说，联邦政府可以收回误解的资金。117-58 135 Stat。429（2021）; 2022年的减少通货膨胀法。L. 117-169，136 Stat。1818（2022）。2 Atlas，气候门户计划，https://climateprogramportal.org/（上次访问，2025年1月17日）。 3唐纳德·特朗普（Donald Trump），纽约经济俱乐部的竞选评论，于21:14（2024年9月5日），https：//www.c-pan.org/program/campaign-2024/former-program/campaign-2024/former-premer-presind-presind-presidend-pres--prump-remarks-t-the-pormark-at-t-the-proment-club-club-club-club-of-- new-new-y-york/6488558。 项目2025的某些部分要求IRA的废除，而其他部分则要求剩余的资金用于州而不是非营利组织。 https://static.project2025.org/2025_mandateforleadership_chapter-13.pdf。2 Atlas，气候门户计划，https://climateprogramportal.org/（上次访问，2025年1月17日）。3唐纳德·特朗普（Donald Trump），纽约经济俱乐部的竞选评论，于21:14（2024年9月5日），https：//www.c-pan.org/program/campaign-2024/former-program/campaign-2024/former-premer-presind-presind-presidend-pres--prump-remarks-t-the-pormark-at-t-the-proment-club-club-club-club-of-- new-new-y-york/6488558。项目2025的某些部分要求IRA的废除，而其他部分则要求剩余的资金用于州而不是非营利组织。https://static.project2025.org/2025_mandateforleadership_chapter-13.pdf。
碳排放控制机制：分析运输和仓储部门，GDP和可再生能源消耗的生长作用
这项研究探讨了印度尼西亚碳排放量的运输和仓储部门，国内生产总值（GDP）的增长与可再生能源消耗之间的关系。这项研究是出于减少碳排放以解决气候变化的全球挑战，尤其是在面临经济发展与环境可持续性之间存在困境的发展中国家。使用从2011年到2023年的时间序列数据进行全面修改的普通最小二乘（FMOL）方法，结果表明，运输和仓储部门的增长对碳排放具有显着的积极影响，这反映了物流和分布活动增加引起的化石能源消耗的增加。国内生产总值（GDP）与碳排放率显着正相关，支持环境库兹尼特曲线（EKC）假设，该假设指出，在经济增长的早期阶段，发射往往随着较高的化石能源使用而增加。相比之下，可再生能源消耗对碳排放量产生负面影响，表明向清洁能源的过渡可以大大减少碳排放。这项研究证实了采用低碳技术的需求，加速了对可再生能源的投资，并加强了环境政策以减少碳排放的影响。这些发现为政策制定者提供了相关的经验见解，以设计气候变化策略和可持续的能源过渡，这与印度尼西亚到2030年的印度尼西亚碳排放量减少29％以及到2060年净零排放的目标。
Arduino障碍物避免蓝牙控制机器人
蓝牙控制的基于Arduino的障碍物避免了机器人摘要 - 本文是关于避免机器人的障碍物的设计和实现，该机器人由无线蓝牙控制。这是通过将自引导的导航系统结合起来并具有远程操作的能力，以使其对许多领域有用，包括监视，危险环境或教育。该机器人由最突出的Arduino MicroController组成，该机器人最突出地通过超声传感器捕获输入器，以检测到前部的近距离易位。使用此传感器数据，机器人可以做出实时决策并调整其防止碰撞的路径，最终导致无冲突导航。[1]允许其安全地导航环境，而似乎没有什么是此功能。设计包括一个蓝牙模块，允许用户使用智能手机或计算机从远处控制机器人。
基于视觉的语音控制机械臂用于处理...
摘要： - 该项目概述了基于视觉的语音控制机器人系统，该系统涉及牙科工具，旨在提高牙科服务的质量和卫生。使用带有网络摄像头的 Raspberry Pi 上的 OpenCV 和带有麦克风的 Google Speech API 进行语音识别，实现实时计算机视觉。机器人知道需要哪种牙科器械，并在牙医要求时自行拾取牙科器械，从而最大限度地减少接触。该应用程序还通过提供工具的实时视觉反馈来改善与工具相关的工作条件，包括准确定位和握持工具。这种方法增强了仪器的可达性，提高了清洁度，并使牙科手术能够持续进行而不会频繁中断。
蓝牙控制机械臂的设计与实现
机器人和自动化（尤其是物联网）的发展推动了蓝牙操作机械臂的发展。这些机械臂可以执行拾取和放置等任务，从而减少人员疲劳和错误。两种控制策略（力和运动控制）可实现精确操作。通过使用具有蓝牙连接的智能手机，用户可以远程控制机械臂。蓝牙模块（如 HC05）促进了这种连接。这种机械臂可以处理危险材料或难以接近的区域的任务。这些机械臂具有灵活性，可以重新编程以执行各种任务。它们使用 Arduino Uno 和四个伺服电机设计，通过移动应用程序进行控制，确保用户友好操作。该系统使用 CAD 软件和 3D 打印建模，可提高工业设置的安全性和效率。它可以实现远程控制和精确移动，以执行处理弹药等任务。
发育协调障碍对儿童和早期青少年的姿势控制机制的影响
几项研究表明，神经膜协调障碍（DCD）儿童的平衡障碍。然而，最近的一项荟萃分析报告说，现有研究都没有研究整个姿势任务中平衡的整个结构。目前尚不清楚在DCD中是否会改变自愿不受干扰的倾斜任务之前的预期姿势调整。预期的姿势调整对姿势控制和稳定限制以及这些机制中本体感受的贡献也未知。本研究比较了DCD（n = 30）参与者的压力位移中心与通常发展的参与者（n = 20）（9 - 12岁）。站在AMTI力板上，要求参与者在自然和眼睛闭合 +泡沫条件（八个分离的试验）中尽可能向前，向后，向右和向左倾斜。统计分析表明，与对照组相比，DCD组具有更大的预期姿势调整，最大压力偏移中心和更大的姿势不稳定性。特性条件在DCD中不会系统地影响姿势性能。但是，这些定义在中外侧方向上有所增加。这些障碍可能会干扰日常和体育活动中儿童的表现，甚至会对社会包容产生负面影响。
发育协调障碍对儿童和早期青少年的姿势控制机制的影响
几项研究表明，神经膜协调障碍（DCD）儿童的平衡障碍。然而，最近的一项荟萃分析报告说，现有研究都没有研究整个姿势任务中平衡的整个结构。目前尚不清楚在DCD中是否会改变自愿不受干扰的倾斜任务之前的预期姿势调整。预期的姿势调整对姿势控制和稳定限制以及这些机制中本体感受的贡献也未知。本研究比较了DCD（n = 30）参与者的压力位移中心与通常发展的参与者（n = 20）（9 - 12岁）。站在AMTI力板上，要求参与者在自然和眼睛闭合 +泡沫条件（八个分离的试验）中尽可能向前，向后，向右和向左倾斜。统计分析表明，与对照组相比，DCD组具有更大的预期姿势调整，最大压力偏移中心和更大的姿势不稳定性。特性条件在DCD中不会系统地影响姿势性能。但是，这些定义在中外侧方向上有所增加。这些障碍可能会干扰日常和体育活动中儿童的表现，甚至会对社会包容产生负面影响。