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World File Search System操纵杆
神经肌肉骨骼建模揭示了感觉运动皮层自适应学习的肌肉水平神经动力学
大脑的神经活动与身体的动力学密切相关。然而，我们的分层传感器系统如何动态地编排身体运动的产生，同时适应传入的感觉信息尚不清楚（1-4）。在小鼠中，整个电动机（M1）和一级感觉前肢（S1）皮质的编码程度以及在学习过程中如何形状的肌肉水平特征是未知的。为了解决这个问题，我们建立了一种新型的50肌肉模型，用于在物理模拟环境中研究运动控制和学习。我们表明，我们可以通过求解逆动力学并得出驱动相同动作的感觉运动控制模型来模仿在操纵杆任务中收集的3D四肢运动学。使用来自我们模型的内部计算，我们发现第2/3 M1和S1神经元的种群编码高级位置，以及下层的肌肉空间和前视性动力学。在自适应学习过程中，这些功能上不同的神经元映射到特定的计算基序。引人注目的是，S1神经元更突出地编码感觉运动预测错误。此外，我们发现在本课内学习期间，神经潜在动态在S1和M1中有所改变。一起，我们的结果提供了一个新的模型，讲述了皮质中神经动力学如何实现自适应学习。
海洋施工平台 SEACON 开发
大多数船舶使用双推进装置驱动双螺旋桨来移动船舶，以实现高效的海上运输操作。但是，双螺旋桨无法实现可靠的定位控制。SEACON 的推进装置设计用于最高效的定位控制。SEACON 推进装置有三台 Voight-Schneider 推进发动机，两台位于船尾，一台位于船头。Voight-Schneider 发动机通过船体安装，船体上有一个旋转的圆形钢板，钢板上有五个类似直升机的叶片，垂直于旋转钢板向下指向。然后旋转类似直升机的叶片以在 360 度的任意方向上产生力。因此，三个电机可以迫使船舶向任何所需的方向移动，包括在运输过程中。三个发动机通过导航系统连接在一起，使用操纵杆，您可以将船移向任何方向，包括必要时的侧向移动。如果需要，船也可以旋转一圈。这是美国第一艘使用 Voight-Schneider 发动机建造的船。这些发动机主要用于欧洲的拖船推进。推进系统使我们能够在恶劣的海况条件下将施工平台固定在半径小于 50 英尺的范围内。在平静的海况条件下，我们可以将位置保持在几英尺以内。
基于速率的无人机控制与自适应原点更新...
一种新的远程存在形式是通过用无人驾驶飞行器 (UAV) 上的摄像机录制视频并通过头戴式显示器 (HMD) 向用户播放视频来实现的。这里的一个关键问题是如何让用户自由自然地控制无人机，从而控制视点。在本文中，我们开发了一种基于 HMD 的远程存在技术，可实现视点的完全 6 自由度控制。我们技术的核心是一种改进的基于速率的控制技术，采用我们的自适应原点更新 (AOU)，其中用户的坐标系原点会自适应地变化。这使得用户自然地感知原点，从而轻松执行控制动作以获得他/她想要的视点变化。因此，无需任何辅助设备的帮助，AOU 方案就可以处理基于速率的控制方法中众所周知的自定心问题。我们还构建了一个真实的原型来评估我们技术的这一特性。为了探索我们的远程存在技术的优势，我们进一步将其用作交互式工具来执行 3D 场景重建任务。用户研究表明，与其他远程存在解决方案和广泛使用的基于操纵杆的解决方案相比，我们的解决方案大大减少了用户的工作量并节省了时间和移动距离。
模拟空战的团队态势感知精度测量技术 - 感知与性能之间的曲线关系
态势感知 (SA) 已经取代传统的“方向舵和操纵杆”技能，成为空战中取胜的主要因素 (Endsley，1995；Svenmarckt 和 Dekker，2003)。态势感知通常被定义为一个人对当前状况的感知 (SA 级别 1)、对当前状况的理解 (SA 级别 2) 和对近期事件的预测 (SA 级别 3) 的三级结构 (Endsley，1995)。态势感知作为一个概念可能是有争议的。例如，Dekker 和 Hollnagel (2004) 将该概念描述为“民间模型”，并采用还原论方法，认为态势感知可以分解为可测量的具体组成部分 (例如决策、感知、理解和长期记忆)。他们还认为，态势感知不容易被证伪 (另见 Flach，1995)。即使承认 SA 确实存在，该概念的科学性仍有待商榷。例如，它存在于用户的认知中，还是更广泛系统的突发属性，以及最合适的测量方法是什么（有关更多详细信息，请参阅 Salmon 等人，2008 年；Endsley，2015 年；Stanton 等人，2017 年；Nguyen 等人，2019 年的广泛评论）？尽管如此，很明显，SA 的概念已成为评估系统和人类表现的重要指标。正如 Wickens (2008) 指出的那样“……人们可以说，该构造在理论和应用中的使用增加证明了
意识与
态势感知 (SA) 已经取代传统的“方向舵和操纵杆”技能，成为空战中取胜的主要因素 (Endsley，1995；Svenmarckt 和 Dekker，2003)。态势感知通常被定义为一个人对当前状况的感知 (SA 级别 1)、对当前状况的理解 (SA 级别 2) 和对近期事件的预测 (SA 级别 3) 的三级结构 (Endsley，1995)。态势感知作为一个概念可能是有争议的。例如，Dekker 和 Hollnagel (2004) 将该概念描述为“民间模型”，并采用还原论方法，认为态势感知可以分解为可测量的具体组成部分 (例如决策、感知、理解和长期记忆)。他们还认为，态势感知不容易被证伪 (另见 Flach，1995)。即使承认 SA 确实存在，该概念的科学性仍有待商榷。例如，它存在于用户的认知中，还是更广泛系统的突发属性，以及最合适的测量方法是什么（有关更多详细信息，请参阅 Salmon 等人，2008 年；Endsley，2015 年；Stanton 等人，2017 年；Nguyen 等人，2019 年的广泛评论）？尽管如此，很明显，SA 的概念已成为评估系统和人类表现的重要指标。正如 Wickens (2008) 指出的那样“……人们可以说，该构造在理论和应用中的使用增加证明了
5公里 最多8公斤 - NUVIATech 仪器
产品描述 BRUS 是一种无人机系统，具有先进的导航和操作功能，由远程操作员通过无线连接实时控制。BRUS 无人机主要由碳复合材料制成。独特的设计允许 BRUS 折叠到最小体积，只需放下两个臂并拆卸底盘，所有这些都无需使用工具。BRUS 可以配备多种有效载荷 - 用于快照和视频的相机、热像仪和红外相机以及多个传感器，如辐射监测模块等。BRUS 系统由两部分组成；无人机部分和地面控制站，允许与无人机交互并从传感器接收数据。地面控制站配备了强大的高级导航软件。命令控制由操纵杆或单击触摸屏提供。BRUS 有两种版本：基本版 BRUS 和重型版 BRUS，后者具有更高的性能和有效载荷能力。两种版本均可配备视频模块（日光高清摄像头）或视频 + 红外模块（日光摄像头、红外摄像头和飞行过程中在摄像头之间切换的系统）。该系统设计便于运输和操作。三个臂无需使用任何工具即可折叠，以装入运输箱中，其尺寸允许在普通汽车后备箱中运输。
VR 中遥控玩具车的远程操作
摘要：远程操作，也称为远程操作，是一种使车辆、机器人或机器能够远程操作的过程。这样，它在操作员和远程控制的机器（称为远程操作员）之间建立了双向通信通道。远程操作与多种技术、概念和术语相关，例如远程机器人、远程呈现、虚拟现实 (VR) 和增强现实 (AR)，并由多个本地和远程组件组成 [1]。许多领域都受益于远程操作。突出的例子是自动驾驶汽车 (AV)、遥控汽车 (ROV)、无人机和娱乐。因此，人类能够通过远程机器探索环境并执行任务，而无需亲自到场。本文的重点是提供最小可行产品，同时介绍了一种在 VR 中远程操作玩具车（Donkey Car S1[ 2 ]）的实用解决方案。事实上，VR 是一种使用户能够沉浸在用计算机模拟的环境中并与之交互的技术[ 3 ]。由于 VR 用户充分利用了沉浸式显示的优势，并感觉完全融入了活动[ 3 ]，因此决定在 VR 眼镜（Oculus Quest 2 - 2021 年 11 月更名为 Meta Quest 2[ 4 ]）中呈现来自汽车的反馈（摄像头图像）。因此，操作员感觉就像在车内一样，并将使用操纵杆体验驾驶。所提供的解决方案已成功提供
QM-710/715HD/720
警告 1. 电磁辐射水平以伏特/米 (V/m) 为单位。每辆电动轮椅都能抵抗一定水平的电磁干扰。这被称为“抗扰度”。 2. 抗扰度越高，电磁干扰风险越低。据信，20 V/m 的抗扰度水平将保护电动轮椅用户免受更常见的无线电波源的影响。 3. 经测试，发现至少可抵抗 20 V/m 的常见配置是：Quickie QM-710 电动轮椅，右侧安装有 RNET 远程操纵杆系统，座椅宽度为 18 英寸，座椅深度为 18 英寸，Omni2 专业控制模块，电动倾斜座椅，悬臂扶手，电动倾斜，ELR ALR 电动腿托，服务模块，蓝牙鼠标移动器，I-device 鼠标移动器，输出模块，Gp 24 凝胶电池。 4. 所有售后输入设备选项（分类为呼吸控制、比例控制和/或可与此电动轮椅一起使用的开关控制）对其对不同类型 EMI 的免疫水平有未知影响。它们尚未使用 QM-710/715HD/720 和 RNET 控制系统进行专门测试：5. 已安装符合 ANSI/RESNA WC2/21 的通用配置所需的所有修改
HID 使用表
3 使用页面 17 3.1 HID 使用表约定 ............................................19 3.2 处理未知用法 ...。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。....................20 3.3 用法和单位 ......。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 3.4 使用类型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.............22 3.4.1 使用类型（控件） ............。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.......22 3.4.1.1 线性控制（LC） ...............。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 3.4.1.2 开/关控制 (OOC) 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...............23 3.4.1.3 瞬时控制（MC） .........。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...23 3.4.1.4 单次控制 (OSC) ...........。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23 3.4.1.5 重新触发控制（RTC） .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23 3.4.2 使用类型（数据） .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 3.4.2.1 选择器（Sel） .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 3.4.2.2 静态值（SV） .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 3.4.2.3 静态标志（SF） .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 3.4.2.4 动态标志（DF）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 3.4.2.5 动态值（DV） .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 3.4.3 使用类型（集合） .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 3.4.3.1 命名数组（NAry） .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 3.4.3.2 收集申请（CA）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。..........26 3.4.3.3 集合逻辑（CL） ............。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 3.4.3.4 实物收集 (CP) ....................................26 3.4.3.5 使用开关（美国） ..........。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 3.4.3.6 用法修饰符 (UM)。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 3.4.4 替代类型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27 3.5 系统控制.。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28 3.5.1 键盘.。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28 3.5.2 鼠标。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28 3.5.3 操纵杆.。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28 3.6 HID 语言。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。29 3.6.1 使用数据描述符（0x01）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。30 3.6.2 供应商定义的 HID LANGID（0x3C - 0x3F）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31
提高飞行精度和 - DGLR
随着飞行轨迹日益复杂，精度要求越来越高，飞行员手动飞行的工作量也随之增加，尤其是在控制发动机和减速板时。通过发动机转速或操纵杆位置等辅助参数进行的传统控制无法准确预测状态变化。相反，您必须等待并在必要时调整条目。除了座舱中现有的默认控制器（例如侧杆或控制喇叭上）之外，DFG 项目 nxControl 中还开发了一个默认控制器，用于控制发动机和制动襟翼，该控制器使用飞行路径方向 n x 上的负载倍数作为命令值（nxController）。 x 载荷倍数与总能量角同义，直接受推力和阻力的影响，但也受风的影响。该参数提供有关状态强度或总能量变化的信息，这就是在预期反应和输入之间建立直接联系的原因。 nxController旨在以低工作量满足手动飞行的高精度要求。人机界面由输入杆和驾驶舱主显示器和辅助显示器中的显示元件组成，用于控制和监控，也旨在提高能源意识。整个系统被集成到一个研究模拟器和各种