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运动控制

运动控制的相关文献在1981年到2023年内共计6711篇,主要集中在自动化技术、计算机技术、电工技术、机械、仪表工业 等领域,其中期刊论文3624篇、会议论文275篇、专利文献1509970篇;相关期刊994种,包括机械设计与制造、变频器世界、工业控制计算机等; 相关会议227种,包括2015中国高端SMT学术会议、2014西门子工业专家会议、中国康复医学会第七次全国老年医学与康复学术大会等;运动控制的相关文献由12300位作者贡献,包括熊友军、谭民、山门诚等。

运动控制—发文量

期刊论文>

论文:3624 占比:0.24%

会议论文>

论文:275 占比:0.02%

专利文献>

论文:1509970 占比:99.74%

总计:1513869篇

运动控制—发文趋势图

运动控制

-研究学者

  • 熊友军
  • 谭民
  • 山门诚
  • 喻俊志
  • 谈良春
  • 钱亚刚
  • 舒志兵
  • 万磊
  • 王硕
  • 不公告发明人
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利文献

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排序:

年份

作者

    • 王星宇
    • 摘要: 所有的运动都是由于运动神经元的激活而产生的,大量的研究表明持续性内向电流(Persistent In-ward Current,PIC)对于动物和人类的运动神经元具有重要的非线性调节作用,本文通过总结40年来PIC对运动调节的研究,特别是对于人类的运动调节的研究,为之后的运动机制研究提供参考依据,并展望相关研究仍需解决的问题.
    • 王疆娜; 孙威
    • 摘要: 背景:楼梯行走是导致老年人跌倒的外部因素,双任务干扰的姿势控制能力下降是导致老年人跌倒的内部因素。太极拳改善单任务姿势控制能力、预防跌倒的功效得到公认,但对双任务干扰时楼梯行走姿势控制能力的影响尚未可知。目的:探讨上下楼梯行走附加双任务干扰,运动人群类型(组间)及任务类型(组内)对身体稳定性、下肢关节运动特征及力学特征指标的影响。方法:招募太极组、快走组与对照组健康老年女性各20名,分别进行单任务、认知任务、动作任务、组合任务的楼梯行走测试。应用Vicon系统与Kistler测力台分别同步采集上、下楼梯行走中的运动学与动力学数据。结果与结论:(1)身体稳定性指标方面,相比于单任务,对照组老年人组合任务条件中质心-压心前后与内外距离显著增长(P=0.002,P=0.021),抬脚高度显著降低(P=0.018);太极组老年人组合任务条件中只有上楼梯抬脚距离显著降低(P=0.034);太极组在双任务范式中楼梯行走质心-压心前后与内外距离显著短于对照组(P=0.041,P=0.006),下楼梯行走抬脚距离显著高于对照组(P <0.001);(2)下肢髋膝踝三关节运动学指标方面,在动作与组合任务条件中,对照组上楼梯踝关节跨越角度显著增大(P <0.001),下楼梯踝关节运动幅度显著减小(P <0.001)、跨越角度显著增大(P <0.001);太极组上楼梯动作任务与组合任务踝关节运动幅度显著增大(P <0.001);在动作任务与组合任务范式中,太极组踝关节运动幅度显著大于对照组(P=0.005,P=0.012),跨越角度显著小于对照组(P=0.033,P=0.021);(3)下肢关节力学指标方面,相比于单任务,3组老年人组合任务、动作任务条件上楼梯行走伸髋力矩峰值显著减小(P <0.001),伸膝力矩峰值显著增大(P <0.001),下楼梯下肢关节力矩均显著减小(P <0.001),太极组伸膝力矩峰值显著大于对照组(P <0.001);(4)提示长期太极拳练习有助于老年女性加强下肢神经肌肉控制,提高跨越台阶高度,进而起到增强身体稳定控制、抵抗双任务干扰、降低跌倒风险的效果。
    • 王疆娜; 孙威
    • 摘要: 背景:楼梯行走是导致老年人跌倒的外部因素,双任务干扰的姿势控制能力下降是导致老年人跌倒的内部因素.太极拳改善单任务姿势控制能力、预防跌倒的功效得到公认,但对双任务干扰时楼梯行走姿势控制能力的影响尚未可知.目的:探讨上下楼梯行走附加双任务干扰,运动人群类型(组间)及任务类型(组内)对身体稳定性、下肢关节运动特征及力学特征指标的影响.方法:招募太极组、快走组与对照组健康老年女性各20名,分别进行单任务、认知任务、动作任务、组合任务的楼梯行走测试.应用Vicon系统与Kistler测力台分别同步采集上、下楼梯行走中的运动学与动力学数据.结果 与结论:①身体稳定性指标方面,相比于单任务,对照组老年人组合任务条件中质心-压心前后与内外距离显著增长(P=0.002,P=0.021),抬脚高度显著降低(P=0.018);太极组老年人组合任务条件中只有上楼梯抬脚距离显著降低(P=0.034);太极组在双任务范式中楼梯行走质心-压心前后与内外距离显著短于对照组(P=0.041,P=0.006),下楼梯行走抬脚距离显著高于对照组(P<0.001);②下肢髋膝踝三关节运动学指标方面,在动作与组合任务条件中,对照组上楼梯踝关节跨越角度显著增大(P<0.001),下楼梯踝关节运动幅度显著减小(P<0.001)、跨越角度显著增大(P<0.001);太极组上楼梯动作任务与组合任务踝关节运动幅度显著增大(P<0.001);在动作任务与组合任务范式中,太极组踝关节运动幅度显著大于对照组(P=0.005,P=0.012),跨越角度显著小于对照组(P=0.033,P=0.021);③下肢关节力学指标方面,相比于单任务,3组老年人组合任务、动作任务条件上楼梯行走伸髋力矩峰值显著减小(P<0.001),伸膝力矩峰值显著增大(P<0.001),下楼梯下肢关节力矩均显著减小(P<0.001),太极组伸膝力矩峰值显著大于对照组(P<0.001);④提示长期太极拳练习有助于老年女性加强下肢神经肌肉控制,提高跨越台阶高度,进而起到增强身体稳定控制、抵抗双任务干扰、降低跌倒风险的效果.
    • 张久超; 徐晓光; 郝旭耀; 叶炯
    • 摘要: 自动化生产线运输零件进行数控机床加工,往往会由于零件位姿误差导致加工产品不合格,影响加工效率。针对该问题,研究一种基于机器视觉识别定位并修正加工零件位姿的方法。机器人通过视觉系统获取坐标及偏移角度,利用运动控制系统抓取零件并修正角度后放置在机床加工位置,通过仿真软件评定其稳定性和可靠性。结果表明:该方法能快速准确获取零件信息,并控制机器人抓取零件放入机床正确位置,从而有效提升加工质量和效率。
    • 李升波; 张航
    • 摘要: 智能化是汽车的三大变革技术之一。深度学习(Deep Learning,DL)具有拟合能力优、表征能力强和适用范围广的特点,是进一步提升汽车智能性的重要途径。本文总结了用于自动驾驶汽车的深度学习技术,包括发展历史、主流算法以及感知、决策与控制技术应用。首先回顾深度学习的历史及现状,总结神经网络的“神经元-层-网络”三级结构,重点介绍卷积网络和循环网络的特点以及代表性模型。其次阐述以反向传播为核心的深度网络训练算法,列举用于深度学习的常用数据集与开源框架,概括网络计算平台和模型优化设计技术。最后讨论深度学习在自动驾驶汽车的环境感知、自主决策和运动控制三大方向的应用现状及其优缺点,具体包括物体检测和语义分割、分解式和端到端决策、汽车纵横向运动控制等,针对用于自动驾驶汽车的深度学习技术,指明了不同问题的适用方法以及关键问题的未来发展方向。
    • 杜廷朋
    • 摘要: 水下航行器是一种典型的非线性和欠驱动系统,在工作环境中会受到风浪流等外界干扰,难以建立精确的数学模型。水下航行器系统的复杂性与不确定性给运动控制器的设计带来了挑战,因此,针对水下航行器运动控制所应用的方法进行分析,引入无模型自适应(Model Free Adaptive,MFA)控制方法,并完成仿真验证。仿真结果表明,该方法可以使水下航行器较好地跟踪设定轨迹,具有进一步的研究价值。
    • 李文强; 王嘉栋; 隋国荣
    • 摘要: 无人机在室内等复杂环境中飞行时,存在GPS信号较弱、惯性传感器累计误差较大等问题,导致无法实现室内的精准定位。本文提出一种基于粒子群圆检测算法的无人机目标定位方法,该方法通过OpenCV视觉模组进行图像预处理,并通过增量式PID(Proportion Integration Differentiation)与图像滤波相结合的粒子群圆检测算法获得目标标靶的核心坐标与半径等参数,通过对运动的实时控制、增加判断条件等提高无人机的标定效率与准确率。实验结果表明,该方法能够将无人机的位置调整时间控制在4 s以内,且将标定准确率提高到了90%,极大地缩短了无人机的标定时间,提升了无人机的位置标定准确率。
    • 梁西昌; 万熠; 侯嘉瑞; 辛倩倩
    • 摘要: 为满足实验教学中对机器人运动控制平台的需求,开发了基于Simulink的机器人实时运动控制平台。以多自由度机器人为控制对象,搭建了基于双机方案的控制系统,完成了硬件系统的开发。采用模糊PID控制方法,在Simulink编程环境中编写软件程序,并开展了机器人对阶跃信号的轨迹跟踪实验,对比了PID和模糊PID两种方法的控制效果。实验结果表明,所开发的平台可为学生开展机器人实时运动控制提供验证平台。
    • 刘伟龙; 李彬; 侯兰东; 徐一明
    • 摘要: 随着机器人和人工智能技术的快速发展,行业对智能机器人的需求提高,提升机器人智能化水平是急需解决的问题。四足机器人作为具有代表性的腿足式机器人之一,因其友好的外形和结构优势,广受研究人员喜爱。首先介绍了目前国内外具有代表性的研究团队开发出的几款较为先进的四足机器人平台。然后介绍了一些研究人员使用深度强化学习方法训练四足机器人进行自主学习运动的工作。并分析了更适合进行基于深度强化学习方法训练四足机器人控制策略的仿真平台及环境,总结目前由仿真环境到四足机器人实体平台存在的难点及减小仿真到现实之间差距的思路。最后,对具有学习能力的四足机器人的应用场景进行展望,并介绍了未来研究工作的思路。
    • 郭明阳; 刘爽
    • 摘要: 针对户外巡检、户外清洁、智能农业等户外场景对自主机器人的使用需求,设计了一种具有很强实时性和稳定性的移动机器人户外导航方法。移动机器人收到户外GPS航迹点后,使用激光雷达实时获取周边环境点云并构建局部栅格图,在栅格地图内使用基于路段走向改进的A-star算法搜索局部避障路径,最后设计使用模型预测控制器以跟踪避障轨迹。为了验证该导航方法的可行性,在仿真和户外环境下分别进行了对比实验,实验结果表明所生成的轨迹稳定平滑并能有效避障,模型预测控制器轨迹跟踪精度高、耗时短,实现了户外移动机器人高效率、稳定导航。
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