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Attention is All you Need

摘要

合肥工业大学赵萍教授的分享聚焦于刚柔耦合康复机构机器人的任务自适应设计与控制技术。报告分为需求背景介绍、机构设计、轨迹规划与控制三部分,重点讨论了下肢步态康复机器人和腰部康复机器人的应用。通过多目标优化和敏感度分析等方法,解决了康复机器人针对不同患者身形参数的自适应问题,并集成了机器学习预测和轨迹规划技术,实现了人机匹配的高效康复训练。团队还展示了其他康复机器人相关研究成果,包括上肢康复装置和外骨骼设计等。

亮点

  • 🏥 社会需求驱动:心脑血管疾病患者增多,康复机器人成为热点,符合国家健康科技战略。
  • 🤖 多模式机构设计:通过多目标优化和敏感度分析,实现单自由度机构适配多任务轨迹,兼顾结构简单与控制稳定。
  • 📊 数据驱动预测:基于身形参数(如腿长、身高)的机器学习模型,预测患者最佳步态模式,准确率达82%以上。
  • 🔄 柔顺性控制:腰部康复机器人采用五次B样条轨迹规划,优化运动平滑性,确保安全性与舒适性。
  • 🌍 国际合作与落地:团队与哈佛大学等国际机构合作,研发的便携式上肢康复装置已应用于社区养老场景。

#康复机器人 #自适应控制 #人机交互 #医疗科技 #轨迹规划

思考

  1. 多模式机构设计中,如何平衡参数可调性与机构复杂度?
  2. 机器学习模型在预测步态时,是否考虑了患者运动能力的动态变化?
  3. 腰部康复机器人的柔顺性控制在实际应用中如何应对不同患者的个体差异?