精确和高保真力控制对于与人类和未知环境相互作用的新一代机器人至关重要。移动机器人（例如可穿戴设备和腿部机器人）也必须轻巧才能完成其功能。已经提出了静液压传输，作为满足这两个具有挑战性要求的有前途的策略。在以前的出版物中，结果表明，使用磁性执行器（MR）执行器与静水透射率相结合，可提供高功率密度和出色的开环人类机器人相互作用。尽管如此，传输动力学和非线性摩擦仍会降低低频和高频下的开环力保真度。这封信比较了MR-Hydrstortic执行器系统的控制策略，以增加其扭矩保真度，该扭矩屈服于带宽（测量得出的扭矩参考）和透明度（最小化在机器人背后反射到最终效应器的不需要的力）。开发了四种控制方法并通过实验进行比较：（1）具有摩擦补偿的开环控制； （2）非集中压力反馈； （3）压力反馈； （4）LQGI状态反馈。还实施了抖动策略来平滑球螺钉摩擦。结果表明，方法（1），（2）和（3）可以提高性能，但面临妥协，而方法（4）可以同时改善所有指标。这些结果表明，使用控制方案使用束缚架构来改善机器人的力控制性能的潜力，从而解决了传输动力学和摩擦等问题。
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可穿戴机器人受到执行器表演的限制，因为它们必须承担自己的电力系统和能源的重量。本文探讨了利用混合模式通过使用液压阀动态重新配置静液压执行器的连接来利用混合模式以轻巧有效的系统来满足多个操作点的想法。分析的机会包括1）在高度齿轮电源或快速电源之间切换，2）动态连接能量蓄能器，3）使用锁定机制进行固定。基于膝盖外骨骼案例研究分析，结果表明，齿轮比之间的切换可以导致更轻，更有效的执行器。此外，结果表明，使用累加器提供预紧力的连续力具有巨大的质量潜力，但如果用作短瞬态的功率助推器，则不会显着降低质量。最后，如果工作周期频繁停止，使用锁定阀可以稍微降低电池质量。提出的多模式方案的操作原理用一氧化碳原型证明。
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背景：了解OMICS与表型之间的关系是精确医学中的一个核心问题。代谢组学数据的高维度挑战学习算法在可伸缩性和概括方面。大多数学习算法都不产生可解释的模型 - 方法：我们根据决策规则的结合或分离提出了一种集合学习算法。 - 结果：代谢组学数据的应用显示，它会产生可实现高预测性能的模型。模型的解释性使它们可用于生物标志物发现和高维数据中的模式发现。
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超级机器人四肢（SRL）是可穿戴的机器人，通过充当同事，到达物体，支撑人的武器等来增强人类能力。但是，现有的SRL缺乏可控制互动力所需的机械背景和带宽作为绘画，操纵脆弱的物体等。具有高带宽的高度背景，而最小化重量则带来了由常规电磁执行器的有限表现施加的重大技术挑战。本文研究了使用磁性（MR）离合器耦合到低摩擦式静液传动的可行性，以提供高功能强大但可轻巧，可控制的SRL。设计和建造了2.7千克二线可穿戴机器人手臂。肩膀和肘关节的设计可提供39和25 nm，运动范围为115和180 {\ deg}。在一氧化基督测试台上进行的实验研究并在分析上进行了验证，即使在与外部阻抗相互作用时，也表明了高力带宽（> 25 Hz），并且能够控制相互作用的能力。此外，研究并通过实验研究了三种力对照方法：开环，闭环力和压力上的闭环。所有三种方法均显示为有效。总体而言，拟议的MR-Hydrstoratic致动系统非常适合与人类和环境相互作用的轻量级SRL，从而增加了无法预测的干扰。
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我们提出了一种无标记的性能捕获方法，该方法从稀疏采样的未跟踪3D点云的稀疏采样序列中计算随时间变形的参与者变形的时间相干4D表示。我们的方法通过以前的时空运动来进行潜在优化。最近，已经引入了任务通用运动先验，并提出了基于单个潜在代码的人类运动的连贯表示，并具有简短序列和给定时间对应关系的令人鼓舞的结果。将这些方法扩展到没有对应的较长序列几乎是直接的。一种潜在代码证明，由于可能的倒置姿势配件，因此对长期可变性的编码效率低下，而潜在空间优化将非常容易受到错误的本地最小值。我们通过学习一个运动来解决这两个问题，该动作将4D人体运动序列编码为一系列潜在的原语，而不是一个潜在的代码。我们还提出了一个附加的映射编码器，该编码器将点云直接投入到学习的潜在空间中，以在推理时提供潜在表示的良好初始化。我们从潜在空间进行的时间解码是隐式和连续的，可以通过时间分辨率提供灵活性。我们通过实验表明我们的方法优于最先进的运动先验。
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本文涉及在应用聚类算法之前提取或选择要素的关键决策过程。评估功能的重要性并不明显，因为通常是用于监督学习技术过程的最流行的方法。聚类算法是一种无人监督的方法。这意味着没有已知的输出标签来匹配输入数据。本文提出了一种新方法，根据数据科学家的参数选择最佳维度减少方法（选择或提取），旨在在最后应用聚类过程。它使用基于轮廓分解（FRSD）算法的特征排序过程，主成分分析（PCA）算法和K均值算法以及其度量，轮廓索引（SI）。本文介绍了基于智能城市数据集的5个用例。本研究还旨在讨论可以在这种无监督的学习过程中进行的每个选择的影响，优势和缺点。
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我们提出了一个框架来学习一个结构化的潜在空间来代表4D人体运动，其中每个潜在向量都编码整个3D人类形状的全部运动。一方面，存在一些数据驱动的骨骼动画模型，提出了时间密集运动信号的运动空间，但基于几何稀疏的运动学表示。另一方面，存在许多方法来构建密集的3D几何形状的形状空间，但对于静态帧。我们将两个概念汇总在一起，提出一个运动空间，该运动空间在时间和几何上都很密集。经过训练后，我们的模型将基于低维潜在空间中的单个点生成多帧序列。该潜在空间是构建为结构化的，因此类似的运动形成簇。它还嵌入了潜在矢量中的持续时间变化，允许语义上的接近序列，这些序列仅因时间展开而不同以共享相似的潜在矢量。我们通过实验证明了潜在空间的结构特性，并表明它可用于在不同动作之间生成合理的插值。我们还将模型应用于4D人类运动的完成，显示其有希望学习人类运动时空特征的能力。
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