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外骨骼作为一种可穿戴的机器人,通过拟人化的构型直接传递机械动力来辅助或增强穿戴者运动。当外骨骼用于促进穿戴者的运动时,运动生成过程通常在高层控制中发挥重要作用。该领域的主要挑战之一是实时生成符合人类意图且可以适应不同情况的参考轨迹。在本文中,我们首先提出了一种基于概率运动基元(ProMP)的下肢外骨骼运动建模方法,它是一种用于生成运动轨迹的新型且强大的代表性工具。为了在不同穿戴者使用外骨骼时使轨迹适应不同情况,我们接着提出了一种基于黑盒优化PIBB结合ProMP的新型运动学习方案。运动模型首先由ProMP离线学习,它可以生成参考轨迹供外骨骼控制器在线使用,再采用PIBB在线学习和更新模型,提供了系统的自适应能力,消除了不确定性的影响。使用下肢外骨骼HEXO对六名受试者进行的模拟和实验证明了所提出方法的有效性。 相似文献
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结合航空航天行业对铝合金焊接的要求,提出了一种基于KNN算法的铝合金工件阳极化层打磨质量视觉检测系统。系统利用SCARA机器人及固定在其上的图像获取装置,多角度、多方位、多视场地对传送设备上的工件进行拍摄,并通过图像处理技术得出工件的打磨质量检测结论。结合铝合金特点,利用打磨前后工件颜色不同,采用KNN分类算法对工件打磨区域进行分类,得到工件被打磨区域宽度的测量值以及工件打磨的质量,并与采用传统动态阈值分割、边缘提取等图像处理方法进行了对比。最终完成铝合金工件阳极化层打磨质量检测实验,结果表明,系统可以有效地对打磨质量进行检测,并且与其他方法相比有较高的稳定性。 相似文献
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