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全向变形多旋转无人机
摘要本文在第一次介绍了我们称为Omnimorph的新型变形多旋翼无人驾驶飞机（UAV）的设计，建模和控制。变形能力允许选择优化能源消耗的配置，同时确保对所需任务的所需可操作性。可以在标准的点对点位移期间使用最能量的单向推力（UDT）配置。完全发射（FA）和全向（OD）配置可用于全姿势跟踪，例如，例如，当场恒定的态度水平运动和全旋转，用于全扳手6D相互作用控制和6D干扰拒绝。使用单个伺服电机可获得变形，从而可以最大程度地减少体重，成本和维持复杂性。研究了致动属性，并在现实的模拟中提出并验证了妥协和控制工作之间的最佳控制器。提出了原型的初步测试，以评估螺旋桨的相互空气动力学干扰。
通过 3D 打印开发用于机器人应用的高精度微型夹钳
压电致动器由带电石英板构成，当施加电压时石英板会膨胀。这些致动器以其快速响应时间、高输出力和实现亚纳米定位分辨率的能力而闻名。由于这些特性，压电致动器经常用于微夹钳，如许多研究报告所述。在设计包含压电致动器的机构时，必须对致动器施加预应力，因为产生的位移极小。此外，位移放大通常是必要的，以便在夹钳尖端获得所需的力。一种常见的放大技术是桥式放大器，它通过偏转平行梁将水平运动转换为垂直运动。使用桥式放大器的微夹钳的一个例子是将放大器的输出连接到梁屈曲机构，通过允许梁在压力下屈曲而不是断裂，确保夹钳尖端的力一致。然而，这种设计的恒定力应用仅限于小范围的位移，操纵的最小物体尺寸为 200 µm。
用机器人第三拇指弹钢琴
图。1。钢琴弹奏任务设置。（a）SR3T的顶视图渲染，显示水平运动DOF和相关电动机。（b）SR3T的侧视图渲染，显示垂直运动DOF和相关电动机。（c）第一度自由度（DOF）的SR3T控制界面的顶视图渲染；参与者使用其右脚通过脚在脚上的惯性测量单元（IMU）捕获SR3T的运动。（d）第二DOF的SR3T控制接口的侧视图渲染。（e）在球体上投射的人拇指终点的工作表面与（f）（f）在球体上投射的SR3T端点的工作表面进行比较 - 增强人类的工作表面范围（请参阅方法）。（g，h）无约束的飞行员实验的顶部和侧视图：一位经验丰富的钢琴演奏者在佩戴和使用SR3T时自由锻炼钢琴，在使用后的1小时内有效地弹奏11个指钢琴。（i）系统实验：使用右手的5个手指加上左手食指（LHIF）和（J）使用SR3T弹奏序列。（k）参与者使用SR3T扮演在其前面显示器上显示的音符顺序。
感染 SARS-CoV 的运动员的长期心脏随访
摘要 目的尚不清楚 COVID-19 与精英水平的运动和锻炼的纵向后果和潜在相互作用。因此，我们确定了 SARS-CoV-2 感染与最高水平的运动和锻炼相互作用对心脏的长期有害影响。方法这项前瞻性对照研究包括来自终身参与高强度顶级运动和锻炼评估队列的精英运动员。感染 SARS-CoV-2 的运动员接受了结构化的额外心血管筛查，包括心血管磁共振成像 (CMR)。我们比较了感染和未感染的精英运动员的心室容积和功能、晚期钆增强 (LGE) 和 T1 弛豫时间，并收集了有关心脏不良事件、室性心律失常负担和停止运动生涯的随访数据。结果我们纳入了 259 名精英运动员（平均年龄 26±5 岁；40% 为女性），其中 123 人被感染（9% 有心血管症状），136 人为对照。我们发现功能和容积 CMR 参数没有差异。四名感染运动员（3%）表现出 LGE（其中一名可逆），而对照组中无人出现。在 26.7（±5.8）个月的随访中，所有四名运动员都恢复了精英水平的运动，没有室性心律失常增加或不良心脏重塑。没有感染的运动员报告新的心脏症状或事件。大多数人（n=118；96%）仍参加精英水平的运动；没有人因 SARS-CoV-2 而终止运动生涯。结论这项前瞻性研究证明了 SARS-CoV-2 感染后恢复精英水平运动的安全性。与 SARS-CoV-2 感染和精英水平运动相关的中期风险似乎很低，因为恢复精英运动不会导致有害的心脏影响或临床事件增加，即使在四名患有 SARS-CoV-2 相关心肌受累的精英运动员中也是如此。
现实世界的可穿戴机器人需要视觉
现在，我们可以想象一个未来，世界上有残疾人生活的十亿人中有许多人可以在不损害的情况下度过自己的日常生活，这要归功于可穿戴的机器人[1]。这些设备，包括外骨骼和假肢，有可能革新我们协助个人受损的方式。对于上限，可穿戴设备可以在操纵任务中提供抓地力并掌握稳定性，对于下limb，它们可以改善步态模式并减少能量消耗。这些系统的发展激增，最初的工作主要集中在机械设计，人体的界面以及感知用户的四肢上。这产生了有效的系统，以帮助水平地形上的基本抓地任务和运动[2]。扩展到更复杂的任务和更高级别的援助需要推断用户的意图。例如，辅助手套需要知道用户要掌握特定对象以执行特定的任务，然后将掌握类型和手指跨度调整为该对象和任务。对于腿部外骨骼或假肢，该系统需要检测到用户计划上台或穿越湿的人行道，因此可以调整联合扭矩以最大程度地提高援助和稳定性。目前，最流行的下LIMB用户意图的方法是基于用户的运动学信息的惯性传感器。例如，可以使用脚上的惯性测量单元估算脚跟罢工。推断用户意图的另一种方法是利用神经肌肉界面，例如肌电图（EMG）。基于先前步态周期的控制策略可以通过假设用户打算采用类似的运动模式来预测当前的步态周期。这种方法可以测量肌肉电信号来推断运动激活。例如，可以使用从身体部位到肢体截肢的EMG信号来推断缺失的肢体的故意作用以控制活跃的上LIMB假体。基于这些生物学信号的接口和用户的行为提供了对用户内部状态的估计，但是可以解码的信息量仅限于简单的推论，例如通过关节角度传感检测步行速度的变化或用EMG脉冲触发假肢闭合[3]。这将可穿戴设备限制在少量任务中，并且用户通常将控制被认为是复杂而不自然的[4]。这是较高的上限上限假体遗弃率相对较大的原因之一。要扩大任务范围和援助质量，可穿戴机器人必须使用有关发生运动动作的上下文的信息。例如，通过广泛的机器学习，腿部肌肉上的EMG传感器可以检测与水平运动和上升楼梯之间过渡相关的肌肉活动的变化。专门基于EMG，过渡过程中的分类误差比稳态期间的分类误差高四倍[5]。另一方面，上下文的知识（楼梯的位置和步行方向）将允许前方的几个步骤和更高的准确性。计算机视觉可以在获取有关环境和任务上下文的信息中发挥核心作用。视觉提供了有关用户及其周围环境的丰富，直接和可解释的信息，如人类的视觉能力所证明。最近基于视力的人类姿势估计和行动分类技术可以提供有关人类行为的广泛信息[6]。驾驶员和行人意图预测可能是基准的一个很好的例子。感应周围环境是一个充分探索的机器人问题，可以通过对象/场景识别以及同时定位和映射等技术来实现[7]。将视觉行为与上下文信息合并以推断人们的意图仍处于最早的阶段[8]，并提出了未解决的挑战。一种通用方法可以使用包括