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行业分类-作业装置-一种双足机器人的单足支撑相步态规划方法.zip

步行机器人PID控制，采用了从拉格朗日力学推导的罗盘步态行走机器人的基本模型，并应用PID控制来跟踪所需的轨迹_matlab仿真程序

步行机器人计算力矩控制，采用了从拉格朗日力学推导的罗盘步态行走机器人的基本模型，并应用计算力矩控制来跟踪所需的轨迹_matlab仿真程序

四足机器人步态模型四足机器人的步态仿真研究

在windows10中pytorch环境最新的包下，可运行的gaitset代码 环境python 3.8 cuda 10 cudnn 7 具体的环境和使用说明在文件中config.py的注释中给出 文件包括：gaitset论文和修改过后的gaitset代码

步态matlab代码可重复研究的自述文件-使用可重复研究实践进行步态分析以追踪帕金森氏病的发展 当所有研究工件（例如文本，数据，图形和代码）可供独立研究人员使用时，可以复制研究工作。 在本文中，我们提出了一种可重现的步态分析，以通过监测步行异常来追踪帕金森氏病的发展。 我们将主成分分析应用于步态数据中，以检测可能表明帕金森氏病进展的用户异常。 我们用脚部传感器数据的公共数据库[1]验证了我们的方法，该数据库包括具有健康步态和帕金森氏病患者的垂直地面反作用力记录。 计算科学，例如计算机科学，统计学，工程学的许多领域以及信号处理，都是理论上和实验上的。 这些科学是定理证明与计算机代码开发相结合的结果，以验证研究结果。 根据范德沃（Vanderwalle）[2]的观点，要进行可重复的研究，就会增加出版物在这些科学领域的影响。 如果与研究工作相关的所有信息（包括文本，数据和代码）可供独立研究人员使用，则该研究工作称为可复制的，可以重现结果。 系统总览 步态分析研究人体步态中肢体运动的力和力矩，包括VGRF的测量。 患者在脚下使用合适的力传感器，并将其连接到鞋子上以测量VGRF [3]。 该获取

matlab三维步态分析系统代码帕金森氏病的原发性和继发性运动症状与DREAM挑战数据集的相关性 Parth Shah2，R.Sahiti Pudota1，Miad Faezipour1，Ph.D。，Jani Macari Pallis，Ph.D.1 布里奇波特大学，221大学大道，布里奇波特，CT 06604 1，（UB校友）2 简易句 计算加速度，距离，步数，每步距离和信号能量（信号幅度的平方和），以确定如何使用帕金森氏病数字生物标记物DREAM Challenge识别出帕金森氏病的主要和次要运动症状。 1]数据集。 背景/简介 2016年初，Pallis和Faezipour从Bridgeport大学获得了种子资金，用于与两名生物医学工程研究生[2]进行研究，他们随后发表了他们的硕士论文，以创建用于步态和跌倒检测的智能手机数据收集应用程序[ 3]以及在MATLAB中使用分类方案来分析该数据以进行跌倒检测[4]。 作为该项目的一部分，该小组检查（但未分析）来自PhysioNet [5]的数据集的步态和跌倒，并认识到正在开发的Smart-Phone和MATLAB应用程序也可以扩展为识别

仿波士顿动力Spot 的机械狗步态规划分析，步态规划算法。

1 引言 1 2 步态规划理论的发展 1 3 运动学分析 3 3．1机械结构 3 3．2腿部机构运动学分析 4 3.2.1 D－H坐标系的建立 4 3.2.2运动学逆解 5 3.2.3机器人采用的求解方法 7 4 运动规划与仿真 7 4.1运动规划策略 7 4.2节肢动物的步态研究 8 4.2.1描述步态的两个参数间的关系 8 4.2.2典型的步态 9 4.2.3各腿的相位关系 11 4.3基于节律式神经网络的步态规划 12 4.3.1 Cruse方法原理 12 4.3.2节律性神经网络步态规划 13 4.4机器人足端轨迹规划 14 4.4.1轨迹规划过程概述 14 4.4.2末端轨迹规划实例 15 4.4.3运动规划仿真研究 17 5 控制系统设计 18 5.1六足机器人对控制系统的设计要求 19 5.2控制系统常用的方法 19 5.3节律性神经网络算法的实现 20 5.4控制系统硬件平台的设计 21 5.4.1硬件平台结构 21 5.4.2基于FPGA的舵机控制器的设计 22 5.4.3舵机控制方法 25