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基于IMU数据的关节角度 kinematics 预测

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简介：
本研究提出了一种基于惯性测量单元（IMU）数据预测人体关节运动学参数的方法，为运动分析和生物力学研究提供了新的技术手段。 IMU_运动学档案说明 class_demo.py：第二个示例文件，在demo_old.py的基础上进行了改动。 demo_old.py：第一个示例文件。

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  • 基于IMU数据的关节角度 kinematics 预测
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    本研究提出了一种基于惯性测量单元（IMU）数据预测人体关节运动学参数的方法，为运动分析和生物力学研究提供了新的技术手段。 IMU_运动学档案说明 class_demo.py：第二个示例文件，在demo_old.py的基础上进行了改动。 demo_old.py：第一个示例文件。
     
  • 用于预测膝骨关节炎严重程度的图像数据集
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    本研究构建了一个专门针对膝骨关节炎严重程度预测的图像数据集，旨在通过先进的影像分析技术评估病情发展，为临床诊断提供有力支持。 预测膝骨关节炎严重程度的图片数据集包含用于膝关节检测和KL分级的X光图像。KL分级如下： 0级：表示膝关节健康。 2级（最低）：明确存在骨赘，可能存在关节间隙狭窄。 3级（中等）：多发性骨赘，明确存在关节间隙狭窄，并伴有轻度硬化症。 4级（严重）：大骨赘，关节明显变窄，伴随严重的硬化现象。该数据集共有超过9000张图片。
     
  • 双足机器人运动仿真关节角度数据
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    该研究聚焦于双足机器人的运动仿真技术，特别关注关节角度数据分析，以优化步态稳定性和运动效率，推动仿人机器人在复杂环境中的应用。 在IT领域特别是机器人学与自动化技术的研究方向之一是双足机器人的运动模拟及关节角度数据的分析。这类拥有两个腿并能模仿人类行走能力的机器人，在设计与控制方面极具挑战性，因为它们需要具备保持平衡的能力，并能够执行复杂的动作模式。在这个过程中，准确地获取和理解各个关节的角度信息至关重要。 每个关节的角度决定了双足机器人的运动姿态及灵活性；例如髋、膝和踝等部位的协调运作使机器人可以行走或跳跃完成各种任务。这些角度数据由多个自由度构成，反映了不同方向上的转动范围。 在两个Excel文件（left.xlsx 和 right.xlsx）中，我们可以推测存储了左腿与右腿关节的角度信息。通过分析时间序列中的每一行和对应列的数据，研究人员能够了解机器人的步态、速度及稳定性等特性，并据此优化运动控制策略。 获取这些角度数据通常依靠传感器如编码器来实现精确测量；经过处理后的数据将被输入到各种算法中进行下一步的计算与驱动。例如基于模型预测（MPC）或比例积分微分控制器（PID Controller），根据实时关节位置和目标设定，生成电机所需的控制信号。 研究者们还需要通过可视化工具展示这些角度变化情况，以便更好地观察机器人行走时各关节的具体轨迹，并对比左右腿的数据差异来进一步提升其性能。这项工作综合了机器人学、运动控制及传感器技术等多学科的知识体系；通过对数据的深入解析与优化，我们能够持续改进双足机器人的动作表现使其更加智能和灵活地适应实际应用场景中的需求。
     
  • XSens DataProcess：基于四元数的关节角度、线段速度和加速度计算-matlab开发
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    XSens DataProcess是一款使用Matlab开发的工具箱，专注于从运动捕捉数据中提取关节角度，并通过四元数技术精确计算线段的速度与加速度。 从四元数计算关节角度的段速度以及段加速度的方法。
     
  • 关于机械臂预设角度旋转简易测试的下载
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    本资源提供了一个针对机械臂预设角度旋转功能进行简单验证和测试的方案，适合初学者快速了解和实践机械臂的基本控制技术。包含详细的操作步骤与示例代码。 UnityVR--机械臂场景10-简单流水线应用2中的测试场景包括了机械臂控制代码、流水线代码和传感器代码，并且包含ABB机械臂模型。
     
  • UR3机械臂关节角度计算——基于几何方法.pdf
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    本文探讨了利用几何方法进行UR3机械臂关节角度逆解的算法研究与实现，为机器人操作提供精确的位置控制方案。 UR3机械臂是一种常见的人工智能应用，在自动化生产和实验室环境中被广泛应用。本段落档详细介绍了如何使用几何方法计算UR3机械臂的关节角度以精确控制其到达目标位置。 UR3机械臂由多个连杆组成，每个连杆之间的相对位置通过关节的角度来决定。为了求解这些关节角度，我们首先需要知道各个连杆的具体长度（如L_BE、L_EF等）。这些参数对于建立机械臂的运动模型至关重要。 几何法的核心在于将三维空间中的目标点坐标（x, y, z）转换为一系列旋转角（θ），每个旋转角对应于一个关节。文档中定义了一个名为`Inver2`的函数，用于执行这一过程。首先，该函数会检查Iz值是否大于100mm，以确保其处于合理的工作范围内。 接着，通过反正切函数计算出初始的θ值，并根据目标位置的x、y坐标来确定它。然后调整θ_1的角度范围使其落在正确的象限内，这一步是为了修正由于反正切函数返回主值区间限制（-π/2到π/2）而可能产生的误差。 接下来，利用已知的θ_1和连杆长度计算出H、G、F三个关键点的位置。这些点代表了机械臂从基座到末端执行器路径上的重要位置。通过调整这三个点的位置可以反推出关节角度，从而实现对目标位置的精确控制。 总之，UR3机械臂关节角度的几何求解方法是基于理解其结构并通过应用三角函数和几何关系来计算各个关节的角度。这种方法对于编程控制以及准确指定机械臂在三维空间中的运动轨迹至关重要，在实际操作中通常与软件算法结合使用以实现更高效的运动规划和控制。
     
  • 基于ROS的IMU驱动程序：IMU数据接收与解析
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    本项目开发了一个基于ROS平台的IMU（惯性测量单元）驱动程序，旨在高效地接收和解析IMU传感器的数据，为机器人导航和控制提供精准的姿态信息。 基于ROS的IMU驱动包含两个cpp文件，一个负责接收IMU数据，另一个负责解析这些数据。
     
  • 混凝土强度预测的基础数据
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    本研究聚焦于探讨影响混凝土强度的关键因素及其基础数据收集方法，旨在为建立准确的混凝土强度预测模型提供理论支持和实践指导。 在工程领域中，对建筑材料性能的精确估计至关重要。这些估计是必要的，以便制定安全准则来管理用于楼宇、桥梁和道路建设中的材料。其中，混凝土强度的预测尤为具有挑战性。虽然混凝土几乎应用于每一个建设项目，但由于其成分复杂且相互作用方式多样，导致其最终产品的性能变化较大。因此，很难准确地预测它的实际强度。
     
  • 基于关节位置测量的关节速度和加速度估算卡尔曼滤波器：joint_state_estimator
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    Joint_State_Estimator利用卡尔曼滤波算法，通过精确测量关节位置数据来高效估计机械臂或机器人系统的关节速度与加速度，提高运动控制精度。 联合状态估计器卡尔曼滤波器用于根据关节位置测量值来估计关节速度和加速度。
     
  • 基于 OpenCV 的三角形角度检测方法
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    本研究提出了一种利用OpenCV进行图像处理的技术方案，专注于自动识别并计算图片中任意三角形的角度，为几何形状分析提供高效工具。 刚学OpenCV时用来练习的一段小代码，适合刚开始接触OpenCV的开发者参考。