【摘 要】
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为了使下肢康复机器人的辅助康复训练更加符合人体运动特性,为下肢运动功能障碍的患者提供更加安全、有效的康复训练,提出一种基于人体步态数据和径向基函数(RBF)神经网络的下肢康复机器人控制策略.首先,以三维动作捕捉系统获取的健康人体步态数据为系统的期望输入;其次,通过RBF神经网络自适应控制器产生驱动机器人关节运动的力矩,使机器人的运动轨迹跟踪期望轨迹;然后,采用基于前馈控制的校正模型对机器人的输入力矩进行补偿校正,达到实时校正的目的 ,从而实现更好的跟踪效果;最后,通过基于实验数据的仿真结果,验证了该方法的
【机 构】
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中原工学院电子信息学院,河南郑州450007;上海大学机电工程与自动化学院,上海200444;中原工学院彼得堡航空学院,河南郑州450007
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为了使下肢康复机器人的辅助康复训练更加符合人体运动特性,为下肢运动功能障碍的患者提供更加安全、有效的康复训练,提出一种基于人体步态数据和径向基函数(RBF)神经网络的下肢康复机器人控制策略.首先,以三维动作捕捉系统获取的健康人体步态数据为系统的期望输入;其次,通过RBF神经网络自适应控制器产生驱动机器人关节运动的力矩,使机器人的运动轨迹跟踪期望轨迹;然后,采用基于前馈控制的校正模型对机器人的输入力矩进行补偿校正,达到实时校正的目的 ,从而实现更好的跟踪效果;最后,通过基于实验数据的仿真结果,验证了该方法的可行性和有效性.
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针对无人驾驶汽车变速器安全运行状态的监控问题,设计了基于LabVIEW的无人驾驶汽车变速器监控系统.下位机采用A3144霍尔传感器采集电机的转速信息,DS18B20温度传感器采集温度信号,STM32F103C8T6单片机处理数据,LCD1602液晶显示模块显示数据.上位机采用LabVIEW搭建的监控系统,通过串口来进行连接,下位机产生数据,上位机接受并处理数据.经过测试,上位机监控系统可以调节控制面板参数改变汽车的车速、里程表、温度计、燃油表、转速表等数值,从而显示出汽车速度、发动机转速、左右方向灯、油量
运用扩展状态估计方法解决有色噪声下非线性网络化系统的非脆弱状态估计问题.设计了一种能有效克服非线性干扰、有色噪声、测量信息传输带宽受限及增益扰动的状态估计器,得到了估计误差协方差上界.首先,利用测量值组差法处理测量有色噪声问题,构造新的测量方程,使用新的测量方程进行状态估计;其次,构建round-robin传输协议,降低测量信息在网络交流中受到带宽影响的可能性,同时减少通信负载;然后,通过设计非脆弱估计器,增加系统参数的鲁棒性;最后,通过运用扩展状态估计器,主动估计系统非线性项,使用非线性动态变化率的边界
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