肌肉骨骼障碍(MSD)是尤其是体力劳动中的主要健康问题之一,特别是在手动处理工作中。在几个文献中,肌肉疲劳被认为与MSD密切相关,特别是对于肌肉相关疾病。除了许多现有的肌肉疲劳评估和MSD风险分析的分析技术外,提出了一种新的肌肉疲劳模型。新的拟议模型反映了外部负载,工作量历史和个体差异的影响。该模型在数学中很简单,可以在实时计算中轻松应用,例如实时虚拟工作模拟和评估中的应用。通过比较计算的METS,并用3个现有的动态模型进行定性或定量验证,使用24个现有静态模型进行数学验证。该建议的模型显示了预测所有24个静态模型的高度或中等相似之处。验证结果与三种动态模型也有望。模型的主要限制是,它仍然缺乏更具动态情况的实验验证。与行业肌肉疲劳的相关性是导致工业MSDS的主要原因之一,特别是对身体工作。对肌肉疲劳的正确评估是确定工作休息方案的必要条件,并降低MSD的风险。
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与工作有关的肌肉骨骼障碍(WMSDS)仍然是欧盟的主要职业安全和健康问题。因此,持续追踪工人对可能导致其发展有贡献的因素的暴露是至关重要的。本文介绍了一种在线方法来监控工人上的运动和动态数量,提供当天在日常工作中所需的物理负荷的估计。定义了一套符合人体工程学的指标,以考虑对WMSD的多个潜在贡献者,也重视工人的主题特定要求。为了评估拟议的框架,考虑到在制造业中代表典型工作活动的任务,对十二人受试者进行了彻底的实验分析。对于每个任务,在统计分析之后,识别更好地解释底层物理负荷的符合人体工程学指标,并通过表面肌电图(SEMG)分析的结果支持。还通过公认的和标准工具进行了比较,以评估工作场所的人体工程学,突出所提出的框架引入的益处。结果证明了拟议框架在识别物理危险因素方面的高潜力,从而采取预防措施。该研究的另一个同样重要的贡献是在人类血管动力学测量中创建一个综合数据库,该测量涉及执行典型工业任务的健康受试者的多个感官数据。
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虽然在各种应用中广泛使用刚性机器人,但它们在他们可以执行的任务中受到限制,并且在密切的人机交互中可以保持不安全。另一方面,软机器鞋面超越了刚性机器人的能力,例如与工作环境,自由度,自由度,制造成本和与环境安全互动的兼容性。本文研究了纤维增强弹性机壳(释放)作为一种特定类型的软气动致动器的行为,可用于软装饰器。创建动态集参数模型以在各种操作条件下模拟单一免费的运动,并通知控制器的设计。所提出的PID控制器使用旋转角度来控制多项式函数之后的自由到限定的步进输入或轨迹的响应来控制末端执行器的方向。另外,采用有限元分析方法,包括释放的固有非线性材料特性,精确地评估释放的各种参数和配置。该工具还用于确定模块中多个释放的工作空间,这基本上是软机械臂的构建块。
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中枢神经系统(CNS)利用预期(APA)和补偿性(CPA)的姿势调整以保持平衡。姿势调整包括质量中心的稳定性(COM)(COM)和身体的压力分布相互影响,如果存在他们俩缺乏表现。任何可预测的或突然的扰动都可能为COM与平衡和身体的均匀压力分布的分歧铺平道路。由于其不良的APA和CPA,并引起了它们的跌倒。神经系统患者跌倒风险的最小化方法正在利用基于扰动的康复,因为它有效地恢复了平衡障碍。根据发现的结果,我们的发现,我们的发现,我们的发现,我们的发现,我们的发现,我们的发现是有效的。介绍新型3 DOF平行操纵器的设计,实现和实验评估,以治疗M. M.的平衡障碍,机器人平台允许角运动脚踝基于其拟人化的自由。赋予上下平台的最终效应分别旨在评估每只脚的压力分布和身体的com。在机器人平台的高级控制中,用于调节任务的难度水平。在这项研究中,在模拟环境中得出并验证了机器人的运动学和动态分析。还通过PID控制器成功实现了对原型的低级控制。每个平台的容量都通过一组实验来评估,考虑评估最终效应器上的脚注和类似对象的压力分布和COM。实验结果表明,这样的系统井井有条,需要通过APA和CPA进行平衡技能培训和评估。
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可穿戴机器人技术的潜力是不可否认的。但是,量化其价值是困难的。已经开发出各种类型的外骨骼机器人,并对上肢康复进行了测试,但是,评估不是标准化的,特别是在儿科康复中。本文提出了一种方法论,对上肢外骨骼的定量评估,如测试台,将用于可复制的测试。我们确定了使用运动学建模和实验测量的运动范围(ROM)和联合扭矩(使用集成到Dyandixel执行器中的传感器)。所提出的测试台可以在旋钮求求(PS)任务期间提供精确的运动(ROM)和联合扭矩范围。在PS任务期间,用物理原型获得的运动范围大约为156.26±4.71 {\ DEG},而多体模型为约146.84 + -14.32 {\ deg}。结果表明,与模拟扭矩(0.2 + - 0.05nm)的平均范围相比,平均实验扭矩(0.28±0.06nm)的平均实验扭矩(0.28±0.06nm)的高度升高为40%,仅为3.4%模拟扭矩(0.29 nm)。对于实验测量,在会话之间的会话和优异(0.93)或优秀(0.93)或良好(0.81-0.86)之间,测试 - 保持可靠性优异(0.96-0.98)。最后,建议的方法提供了靠近PS任务期间必要的普通ROM的ROM。这些结果验证了测量的准确性并强调了所提出的方法的相关性。所提出的测试台可以成为评估外骨骼的参考标准。本研究还解决了一种方法论方面,即准确评估了联合扭矩,可用于诸如外骨骼中致动器的尺寸或人体中肌肉力的非侵入性评估的应用中的应用。
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由于意识的提高,人体工程学的风险评估现在比过去更频繁地进行。基于对工作场所的专家辅助观察和手动填写评分表的常规风险评估评估仍然是主要的。数据分析通常是在关注关键时刻的重点,尽管不支持上下文信息和随时间变化。在本文中,我们介绍了ErgoExplorer,这是一种用于风险评估数据的交互式视觉分析的系统。与当前的实践相反,我们专注于跨越多个动作和多个工人的数据,同时保留所有上下文信息。数据自动从视频流中提取。基于经过仔细研究的分析任务,我们介绍了新的观点及其相应的交互。这些观点还结合了特定领域的分数表,以确保域专家轻松采用。所有视图都集成到ErgoExplorer中,该视图依赖于协调的多个视图来通过互动来促进分析。 ErgoExplorer使得首次可以在长期播放多个操作的长时间内检查各个身体部位的风险评估之间的复杂关系。新介绍的方法支持几个详细层面的分析和探索,从一般概述到如有必要的话,请直到检查视频流中的单个帧。我们说明了将其应用于几个数据集的新提出的方法的有用性。
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为了在医疗和工业环境中广泛采用可穿戴机器人外骨骼,至关重要的是,它们可以适应性地支持大量运动。我们提出了一种新的人机界面,以同时在一系列“看不见的”步行条件和未用于建立控制界面的“看不见”步行条件和过渡期间同时驱动双侧踝部外骨骼。提出的方法使用人特异性的神经力学模型从测量的肌电图(EMG)和关节角度实时估算生物踝关节扭矩。基于干扰观察者的低级控制器将生物扭矩估计转换为外骨骼命令。我们称此“基于神经力学模型的控制”(NMBC)。 NMBC使六个人能够自愿控制六个步行条件下的双边踝部外骨骼,包括所有中间过渡,即两个步行速度,每个步行速度在三个地面高程中进行,不需要预先定义的扭矩轮廓,也不需要先验选择的神经肌肉肌肉反射规则,或国家机器在文献中很常见。在涉及月球漫步的灵活的运动任务上进行了一个单一的主题案例研究。 NMBC始终启用能够减少生物踝扭矩,以及与非辅助条件相比,在步行条件(24%扭矩; 14%EMG)之间以及步行条件(24%扭矩; 14%EMG)之间的八个踝部肌肉EMG。新型步行条件下的扭矩和EMG减少表明,外骨骼在操作员的神经肌肉系统控制的外观上进行了共生。这为系统地采用可穿戴机器人作为现场医疗和职业环境的一部分开辟了新的途径。
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外骨骼和矫形器是可穿戴移动系统,为用户提供机械益处。尽管在过去几十年中有重大改进,但该技术不会完全成熟,以便采用剧烈和非编程任务。为了适应这种功能不全,需要分析和改进该技术的不同方面。许多研究一直在努力解决外骨骼的某些方面,例如,机构设计,意向预测和控制方案。但是,大多数作品都专注于设计或应用的特定元素,而无需提供全面的审查框架。本研究旨在分析和调查为改进和广泛采用这项技术的贡献方面。为了解决此问题,在引入辅助设备和外骨骼后,将从物理人员 - 机器人接口(HRI)的角度来研究主要的设计标准。通过概述不同类别的已知辅助设备的几个例子,将进一步开发该研究。为了建立智能HRI策略并为用户提供直观的控制,将研究认知HRI。将审查这种策略的各种方法,并提出了意图预测的模型。该模型用于从单个电拍摄(EMG)通道输入的栅极相位。建模结果显示出低功耗辅助设备中单通道输入的潜在使用。此外,所提出的模型可以在具有复杂控制策略的设备中提供冗余。
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在本文中,我们在人工代理中介绍了活跃的自我的计算建模叙述。特别是,我们专注于代理人如何配备控制意识以及它在自主位于行动中的方式以及反过来,影响行动控制。我们认为这需要铺设一个体现的认知模型,将自下而上的过程(传感器学习和对控制的细粒度适应)与自上而下的过程(战略选择和决策的认知过程)。我们基于预测处理和自由能量最小化的原理提出了这种概念计算架构。使用此常规模型,我们描述了控制层次结构的级别的控制感以及如何支持在不可预测的环境中的动作控制。我们在模型的实施以及模拟任务场景中的第一评估,其中自主代理必须应对不可预测的情况并经历相应的控制感。我们探讨了不同的型号参数设置,导致不同方式结合低电平和高级动作控制。结果表明,在低/高级动作控制需求的情况下适当加权信息的重要性,并且他们证明了控制的感觉如何促进这一点。
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本文提出了一种移动超级机器人方法,可在人类机器人结合的行动中进行身体援助。该研究从对超人概念的描述开始。这个想法是开发和利用可以遵循人类机器人操作命令的移动协作系统,通过三个主要组件执行工业任务:i)物理界面,ii)人类机器人互动控制器和iii)超级机器人身体。接下来,我们从理论和硬件的角度介绍了框架内的两个可能的实现。第一个系统称为MOCA-MAN,由冗余的扭矩控制机器人组和Omni方向移动平台组成。第二个称为Kairos-Man,由高付费6多速速度控制机器人组和Omni方向移动平台形成。该系统共享相同的接收界面,通过该接口将用户扳手转换为Loco-andipulation命令,该命令由每个系统的全身控制器生成。此外,提出了一个具有多个和跨性别主题的彻底用户研究,以揭示这两个系统在努力和灵活的任务中的定量性能。此外,我们提供了NASA-TLX问卷的定性结果,以证明超级人物的潜力及其从用户的观点中的可接受性。
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情绪分析中最突出的任务是为文本分配情绪,并了解情绪如何在语言中表现出来。自然语言处理的一个重要观察结果是,即使没有明确提及情感名称,也可以通过单独参考事件来隐式传达情绪。在心理学中,被称为评估理论的情感理论类别旨在解释事件与情感之间的联系。评估可以被形式化为变量,通过他们认为相关的事件的人们的认知评估来衡量认知评估。其中包括评估事件是否是新颖的,如果该人认为自己负责,是否与自己的目标以及许多其他人保持一致。这样的评估解释了哪些情绪是基于事件开发的,例如,新颖的情况会引起惊喜或不确定后果的人可能引起恐惧。我们在文本中分析了评估理论对情绪分析的适用性,目的是理解注释者是否可以可靠地重建评估概念,如果可以通过文本分类器预测,以及评估概念是否有助于识别情感类别。为了实现这一目标,我们通过要求人们发短信描述触发特定情绪并披露其评估的事件来编译语料库。然后,我们要求读者重建文本中的情感和评估。这种设置使我们能够衡量是否可以纯粹从文本中恢复情绪和评估,并为判断模型的绩效指标提供人体基准。我们将文本分类方法与人类注释者的比较表明,两者都可以可靠地检测出具有相似性能的情绪和评估。我们进一步表明,评估概念改善了文本中情绪的分类。
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作为行业4.0时代的一项新兴技术,数字双胞胎因其承诺进一步优化流程设计,质量控制,健康监测,决策和政策制定等,通过全面对物理世界进行建模,以进一步优化流程设计,质量控制,健康监测,决策和政策,因此获得了前所未有的关注。互连的数字模型。在一系列两部分的论文中,我们研究了不同建模技术,孪生启用技术以及数字双胞胎常用的不确定性量化和优化方法的基本作用。第二篇论文介绍了数字双胞胎的关键启示技术的文献综述,重点是不确定性量化,优化方法,开源数据集和工具,主要发现,挑战和未来方向。讨论的重点是当前的不确定性量化和优化方法,以及如何在数字双胞胎的不同维度中应用它们。此外,本文介绍了一个案例研究,其中构建和测试了电池数字双胞胎,以说明在这两部分评论中回顾的一些建模和孪生方法。 GITHUB上可以找到用于生成案例研究中所有结果和数字的代码和预处理数据。
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反复出现或持续的尴尬身体姿势是与工作相关的肌肉骨骼疾病(MSD)发展最常见的危险因素之一。为了防止工人采用有害配置,也可以指导他们朝着更符合人体工程学的配置,可穿戴触觉设备可能是理想的解决方案。在本文中,在肢体姿势校正环境中评估了一个称为Ergotac的纤维ac式单元,称为袖口和称为袖口的滑动单元。使用定量与任务相关的指标和主观定量评估,比较了在十二个健康受试者中比较了他们提供单关节(肩膀或膝盖)和多关节(肩膀和膝盖)指导的能力。还建立了一个集成的环境,以简化参与传感器和反馈系统之间的沟通和数据共享。结果显示出两种设备的良好可接受性和直觉。 Ergotac似乎是肩膀的合适反馈装置,而袖口可能是膝盖的有效解决方案。这项比较研究虽然是初步的,但却是对两种设备进行有效全身姿势校正的潜在整合的促进,目的是开发反馈和辅助设备,以提高工人对危险工作条件的认识,从而防止MSD。
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这篇理论文章研究了如何在计算机中构建类似人类的工作记忆和思维过程。应该有两个工作记忆存储,一个类似于关联皮层中的持续点火,另一个类似于大脑皮层中的突触增强。这些商店必须通过环境刺激或内部处理产生的新表示不断更新。它们应该连续更新,并以一种迭代的方式进行更新,这意味着在下一个状态下,应始终保留一组共同工作中的某些项目。因此,工作记忆中的一组概念将随着时间的推移逐渐发展。这使每个状态都是对先前状态的修订版,并导致连续的状态与它们所包含的一系列表示形式重叠和融合。随着添加新表示形式并减去旧表示形式,在这些更改过程中,有些保持活跃几秒钟。这种持续活动,类似于人工复发性神经网络中使用的活动,用于在整个全球工作区中传播激活能量,以搜索下一个关联更新。结果是能够朝着解决方案或目标前进的联想连接的中间状态链。迭代更新在这里概念化为信息处理策略,一种思想流的计算和神经生理决定因素以及用于设计和编程人工智能的算法。
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软气动执行器已经在许多软机器人系统中看到了应用,其压力驱动的性质提出了控制其运动的独特挑战和机会。在这项工作中,我们提出了一个新概念:通过末端几何形状设计和控制气动执行器。我们演示了一个新颖的执行器类,称为折叠气动人造肌肉(Foldpam),该肌肉具有一个薄纤维的空气袋,两侧对称折叠。改变执行器的折叠部分会改变最终约束,从而改变力 - 应变关系。我们通过测量具有各种长度和折叠量的单个foldpam单元的力 - 应变关系来实验研究这一变化。除静态几何单元外,驱动的FOLDPAM设备还设计为产生末端几何形状的连续,按需调整,从而实现闭环位置控制,同时保持恒定压力。使用设备的实验表明几何控制允许进入力 - 应变平面上的不同区域,并且闭环几何控制可以在驱动范围的0.5%以内实现误差。
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研究界,工业和社会中地面移动机器人(MRS)和无人机(UAV)的重要性正在迅速发展。如今,这些代理中的许多代理都配备了通信系统,在某些情况下,对于成功完成某些任务至关重要。在这种情况下,我们已经开始见证在机器人技术和通信的交集中开发一个新的跨学科研究领域。该研究领域的意图是将无人机集成到5G和6G通信网络中。这项研究无疑将在不久的将来导致许多重要的应用。然而,该研究领域发展的主要障碍之一是,大多数研究人员通过过度简化机器人技术或通信方面来解决这些问题。这阻碍了达到这个新的跨学科研究领域的全部潜力的能力。在本教程中,我们介绍了一些建模工具,从跨学科的角度来解决涉及机器人技术和通信的问题所需的一些建模工具。作为此类问题的说明性示例,我们将重点放在本教程上,讨论通信感知轨迹计划的问题。
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目的该研究的目的是开展对意大利物流枢纽的物料搬运活动的探索性调查。可穿戴传感器和其他智能工具用于在工作活动期间收集人类和环境特征。这些因素与工人的表现和福祉相关。设计/方法/方法人类和环境因素在运营管理活动中发挥着重要作用,因为它们显着影响了员工的绩效,福祉和安全性。令人惊讶的是,关于这些方面对物流业务影响的实证研究仍然非常有限。试图填补这一差距,经验探讨了影响智能工具的物流工作人员表现的人类和环境因素。结果结果表明,人类态度,相互作用,情绪和环境条件显着影响了工人的表现和福祉,这取决于每个工人的个体特征。实际含义作者的研究开辟了梳理员工的新途径,采用个性化的人力资源管理,为管理人员提供有能力检查和改善工人福祉和表现的运营体系。原创性/价值研究的原创性来自在工作活动期间使用身体磨损的传感器的人类和环境因素的深入探索,通过实时记录个人,协作和环境数据。据作者所知,目前的论文是第一次在真实的物流业务中进行了如此详细的分析。
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在人类居住的环境中使用机器人的挑战是设计对人类互动引起的扰动且鲁棒的设计行为。我们的想法是用内在动机(IM)拟订机器人,以便它可以处理新的情况,并作为人类的真正社交,因此对人类互动伙伴感兴趣。人机互动(HRI)实验主要关注脚本或远程机器人,这是模拟特性,如IM来控制孤立的行为因素。本文介绍了一个“机器人学家”的研究设计,允许比较自主生成的行为彼此,而且首次评估机器人中基于IM的生成行为的人类感知。我们在受试者内部用户学习(n = 24),参与者与具有不同行为制度的完全自主的Sphero BB8机器人互动:一个实现自适应,本质上动机的行为,另一个是反应性的,但不是自适应。机器人及其行为是故意最小的,以专注于IM诱导的效果。与反应基线行为相比,相互作用后问卷的定量分析表明对尺寸“温暖”的显着提高。温暖被认为是人类社会认知中社会态度形成的主要维度。一种被认为是温暖(友好,值得信赖的)的人体验更积极的社交互动。
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This chapter sheds light on the synaptic organization of the brain from the perspective of computational neuroscience. It provides an introductory overview on how to account for empirical data in mathematical models, implement them in software, and perform simulations reflecting experiments. This path is demonstrated with respect to four key aspects of synaptic signaling: the connectivity of brain networks, synaptic transmission, synaptic plasticity, and the heterogeneity across synapses. Each step and aspect of the modeling and simulation workflow comes with its own challenges and pitfalls, which are highlighted and addressed in detail.
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Hololens(Microsoft Corp.,WA Redmond,WA)是一款头饰,光学透明的增强现实展示,是最近提高医学增强现实研究的主要参与者。在医疗环境中,HoloLens使医生能够立即了解患者信息,直接与他们对临床方案的看法,医学生,可以更好地了解复杂的解剖学或程序,甚至可以通过执行治疗任务。改进,沉浸式指导。在这篇系统的综述中,我们提供了有关医疗领域第一代霍洛伦斯在2016年3月发布到2021年的全面使用的全面概述,一直关注其继任者霍洛伦斯2号。通过系统搜索PubMed和Scopus数据库确定了171个相关出版物。我们分析了这些出版物的预期用例,注册和跟踪的技术方法,数据源,可视化以及验证和评估。我们发现,尽管已经显示出在各种医学场景中使用Hololens的可行性,但在精确,可靠性,可用性,工作流程和感知方面的努力增加了在临床实践中建立AR。
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