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World File Search System步态
增强学习基于复杂环境中蛇机器人的运动控制
抽象的蛇机器人由于其特殊的身体和步态而变得富裕。但是，由于其复杂的模型，很难计划在多孔环境中进行运动。为了解决这个问题，这项工作研究了一种基于学习的运动计划方法。为可行的路径计划，并提出了一种修改的深Q学习算法，提出了一种弗洛伊德移动的平均算法，以确保蛇机器人通过的路径的平稳性和适应性。一种改进的路径积分算法用于解决步态参数以控制蛇机器人以沿计划的路径移动。为加快参数的训练，设计了一种结合串行训练，并行培训和经验重播模块的策略。此外，我们设计了一个运动计划框架，包括路径计划，路径平滑和运动计划。进行了各种模拟，以验证所提出的算法的效果。
癫痫脑库的概念融合了楔形核刺激的证据
许多神经系统疾病和损伤中存在的步态障碍，包括帕金森氏病（PD），中风和脊髓损伤。神经系统步态疾病在老年人中尤为常见，60岁以后的患病率超过20％（Mahlknecht等人，2013年），随着人口统计学的转变，社会健康负担可能增加。这些障碍会导致不动和跌倒，并有助于社会隔离，减少生活质量和失去独立性（Mahlknecht等，2013）。很少有治疗选择，因此在这一领域的研究中必须进行研究。在这篇观点文章中，我们回顾了导致Pedunculopontine Nucleus（PPN）进行深脑刺激（DB）的临床试验，讨论了这些试验未成功的潜在原因，并介绍了支持我们的新研究，支持我们的观点，即我们认为附近的Cune Sourture Nucleus（CNF）可能是一个更有效的目标。
使用进化机器人方法生成多足机器人群的集体行为
摘要 本文演示了如何基于进化机器人方法生成多足机器人群的集体行为。群体机器人领域的大多数研究都是使用轮式驱动的移动机器人进行的。本文重点研究如何使用多足机器人群生成集体行为。进化机器人方法用于设计机器人控制器。将基于直觉的约束因素纳入适应度函数，使机器人的步态与自然生物相似。使用 PyBullet 物理引擎在计算机模拟中进行了排队任务实验。机器人控制器由具有单个隐藏层的循环神经网络表示。实验结果表明，提出的约束因素成功地设计了与自然生物相似的机器人步态。结果还表明，进化机器人方法成功地设计了多足机器人群集体行为的机器人控制器。
引用：Seebacher B、Helmlinger B、Pinter D 等人。实际和想象的音乐提示步态训练对运动功能和大脑活动的影响
摘要 简介 运动意象 (MI) 是指在没有肌肉活动的情况下在脑海中演练身体动作。我们之前的研究表明，MI 结合节奏听觉提示可改善多发性硬化症 (pwMS) 患者的步行、疲劳和生活质量 (QoL)。音乐和言语提示的 MI 之后改善最为显著。目前尚不清楚实际提示步态训练是否能对 pwMS 患者的步行产生与提示 MI 类似的效果。此外，在 pwMS 中，尚不清楚这些干预措施是否会导致大脑激活的变化。因此，本研究的目的是比较想象和实际提示步态训练及其组合对 pwMS 患者步行、大脑激活模式、疲劳、认知和情绪功能的影响。方法与分析将在 132 名有轻度至中度残疾的 pwMS 患者中进行一项前瞻性双盲随机平行多中心试验。参与者将随机分成三组，接受音乐、节拍器和口头提示，加上步行 MI（1）、MI 结合实际步态训练（2）或实际步态训练（3），每周 4 次，持续 4 周，每次 30 分钟。在每周电话支持下，参与者将在家中练习，并按照录音说明进行指导。主要终点是步行速度（计时 25 英尺步行）和距离（2 分钟步行测试）。次要终点是大脑激活模式、疲劳、生活质量、MI 能力、焦虑、抑郁、认知功能、音乐引发的活动动机、愉悦感、唤醒和自我效能。将在基线、干预后和 3 个月随访时收集数据。将使用 15 名匹配的健康对照生成 MRI 参考值。伦理与传播本研究遵循标准协议项目：干预试验建议-PRO 扩展。已获得奥地利因斯布鲁克医科大学 (1347/2020) 和格拉茨医科大学 (33-056 ex 20/21) 伦理委员会的伦理批准。结果将通过国内和国际会议传播，并发表在同行评审期刊上。试验注册号 DRKS00023978。
AI使用BCI设备和基于FBG的感官平台用于足底压力测量的人体步态的大脑信号预测
摘要：为生物医学问题开发现代解决方案（例如人类康复步态的预测）中的人工智能（AI）正在发展。试图通过安装在单孔上的FIL BRAGG光栅（FBG）传感器，与脑部计算机界面（BCI）设备同时使用足底压力信息，以预测与人的坐着，站立和行走姿势相对应的大脑信号。的姿势分类范围。这些型号用于识别从16通道BCI设备的四个用户的坐，站立和步行活动响应的电极。基于10–20脑电图系统（EEG）的六个电极位置被鉴定为对足底活性最敏感的位置，并发现与脚步运动过程中感觉运动皮层的临床研究一致。与均值最低的FBG数据相对应的大脑脑电图（MSE）值（0.065–0.109）是通过选择长期术语记忆（LSTM）机器学习模型进行的，与复发性神经网络（RNN）和门控复发单元（GRU）模型相比，进行了。
代谢和功能连通性研究
在人类运动中，不同身体部位的协同运动可确保向前运动，同时在不断变化的环境条件下保持姿势平衡。尽管经常被认为是高度自动化的运动，但人的步行仍需要将多个大脑和脊柱过程的精细整合，并融合证据，表明脑皮质的主要作用。特别是，分布式皮质区域的动态相互作用对于整合额叶，感觉运动和视觉运动信息可能至关重要，1,2将适应脊柱中央模式发生器的刻板印象活动以满足环境需求3,4。可以通过同步神经元振荡来实现这种显着的运动控制，这是一种协调功能专业神经网络中信息流的平均值（供回顾4-6）。这些细微调整的动力学的改变会妨碍运动的控制并导致步态障碍。这些细微调整的动力学的改变会妨碍运动的控制并导致步态障碍。
血浆湍流的生成机器学习替代模型
首次采用了生成人工智能中最新的技术来构建血浆湍流的替代模型，以实现长时间的传输模拟。拟议的步态（生成人工智能湍流）模型基于卷卷变量自动编码器的耦合，该模型将已预先计算的湍流数据编码为减少潜在的神经网络和深层神经网络，并产生新的湍流，该新的湍流是400倍的湍流，该湍流是400倍的富指向数字集成。该模型应用于谷川 - 瓦卡塔尼（HW）等离子体湍流模型，该模型与地球体流体动力学中使用的准真实性模型密切相关。在时空傅立叶和适当的正交分解光谱以及以Okubo-Weiss分解为特征的流程傅立叶和适当的正交分解光谱中，步态和HW模型之间的一致性非常好。一致性也可以在粒子位移的概率分布函数和有效的湍流扩散率中找到。
在 - 发现中发现的计算生物学 - ...
CP代表了儿童期最常见，最昂贵的运动障碍，全球总体患病率为每1000只活产2-3，在出生时重量低于1500克的新生儿幸存者中的患病率高50倍[7,8]。美国和欧洲患者的估计终身成本超过900,000美元[9]。CP是指由发育中的大脑损害引起的一组永久性，非促进的神经系统疾病，通常发生在产前，围产期或早期产后阶段[10]。 它源于影响不同大脑区域的各种病因，从而导致不同的临床表现。 尽管已知的危险因素，例如早产，感染和窒息，但大约80％的病例是特发性[11]。 所有被诊断出患有CP的儿童在总体运动功能方面面临挑战，大多数儿童呈现出明显的步态和平衡障碍。 因此，据估计，每三个患有CP的儿童中有一个是非启动性的[12,13]。 CP个体中的步态疾病很复杂，这是由于肌肉痉挛和无力等主要问题以及辅助和骨质畸形等次要问题[14]。 大约80％的患有CP经历痉挛的儿童，痉挛性伴奏是最常见的亚型，影响了32％的患者，主要影响下肢[11,15]。CP是指由发育中的大脑损害引起的一组永久性，非促进的神经系统疾病，通常发生在产前，围产期或早期产后阶段[10]。它源于影响不同大脑区域的各种病因，从而导致不同的临床表现。尽管已知的危险因素，例如早产，感染和窒息，但大约80％的病例是特发性[11]。所有被诊断出患有CP的儿童在总体运动功能方面面临挑战，大多数儿童呈现出明显的步态和平衡障碍。因此，据估计，每三个患有CP的儿童中有一个是非启动性的[12,13]。CP个体中的步态疾病很复杂，这是由于肌肉痉挛和无力等主要问题以及辅助和骨质畸形等次要问题[14]。大约80％的患有CP经历痉挛的儿童，痉挛性伴奏是最常见的亚型，影响了32％的患者，主要影响下肢[11,15]。
一种被动的机制，用于脱钩能量存储和踝关节返回 - 脚步：回收碰撞能量的案例研究
下肢截肢经历的个体在没有功能性肌肉的情况下降低了踝关节推断，导致步行性能降低。常规的能源存储和回报（ESR）假体在中场期间存储机械能，并在步态的末端立场阶段返回该能量，从而部分补偿。这些假肢可以提供大约30％的健康脚踝 - 步行过程中脚执行的推断工作。返回更多规范性机械能水平的新型假体可以改善步行性能。在这项工作中，我们设计了一个脱钩的ESR（DESR）假体，该假体将通常在脚跟撞击和加载响应下消散的能量，并在终端立场期间返回这种能量，从而增加了假体所做的机械推断工作。通过在产生不同的非线性扭矩 - 角度力学的两个不同的CAM轮廓之间切换来实现此解耦。凸轮通过自定义磁切换系统在步态周期中的关键点自动互换。台式表征证明了能量存储和返回的成功解耦。DESR机制能够在脚跟打击和加载响应时捕获能量，并在步态周期后期将其返回，但是这种回收不足以克服机械损失。除了其回收能量的潜力外，DESR机制还可以实现独特的机械可定制性，例如在挥杆阶段的脚趾间隙中的背屈，或提高推断时的能量释放速率。