http://myexs.ru/wp-content/themes/multiflex-4-10/img/header.gif
http://myexs.ru/wp-content/themes/multiflex-4-10/img/bg30.jpg

An exoskeleton robot for human arm movement study

Дата: Декабрь 5th, 2005 Автор:
+ Показать свойства документа
  • Тип контента: Научная статья
  • Номер документа: 1136
  • Название документа: An exoskeleton robot for human arm movement study
  • Номер (DOI, IBSN, Патент): 10.1109/IROS.2005.1545450
  • Изобретатель/автор: Schaal, S., Mistry, M.
  • Правопреемник/учебное заведение: Dept. of Comput. Sci., Southern California Univ., Los Angeles, CA, USA
  • Дата публикации документа: 2005-12-05
  • Страна опубликовавшая документ: США
  • Язык документа: Английский
  • Наименование изделия: Не заполнено
  • Источник: http://ieeexplore.ieee.org/search/freesrchabstract.jsp?tp=&a
  • Вложения: Да
  • Аналитик: Дмитрий Соловьев

A new experimental platform permits us to study a novel variety of issues of human motor control, particularly full 3D movements involving the major seven degrees-of-freedom (DOF) of the human arm. We incorporate a seven DOF robot exoskeleton, and minimize weight and inertia through gravity, Coriolis, and inertia compensation, such that subjects’ arm movements are largely unaffected by the manipulandum. Torque perturbations can be individually applied to any or all seven joints of the human arm, thus creating novel dynamic environments, or force fields, for subjects to respond and adapt to. Our first study investigates a joint space force field where the shoulder velocity drives a disturbing force in the elbow joint. Results demonstrate that subjects learn to compensate for the force field within about 100 trials, and, from the strong presence of aftereffects when removing the field in some randomized catch trials, that an inverse dynamics, or internal model, of the force field is formed by the nervous system. Interestingly, while after learning, hand trajectories return to baseline, joint space trajectories remained changed in response to the field, indicating that, besides learning a model of the force field, the nervous system also chose to exploit the space to minimize the effects of the force field on the realization of the endpoint trajectory plan. We discuss applications of these results in the light of current theories of robotic control, including inverse kinematics and optimal control.

Категория: Научные статьи | Нет комментариев »

Комментарии

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *


Статистика

Категорий: 179
Статей всего: 2,003
По типу:
 Видео: 36
 Выдержка с форума: 1
 Контактные данные: 12
 Научная статья: 1388
 Не заполнено: 5
 Новостная статья: 317
 Обзор технологии: 42
 Патент: 219
 Тех.подробности: 34
 Тип: 1
Комментариев: 6,634
Изображений: 3,005
Подробней...

ТОР 10 аналитиков

    Глаголева Елена - 591
    Дмитрий Соловьев - 459
    Helix - 218
    Ридна Украина))) - 85
    Наталья Черкасова - 81
    max-orduan - 29
    Елена Токай - 15
    Роман Михайлов - 9
    Мансур Жигануров - 4
    Дуванова Татьяна - 3

Календарь

  • Декабрь 2005
    Пн Вт Ср Чт Пт Сб Вс
    « Ноя   Янв »
     1234
    567891011
    12131415161718
    19202122232425
    262728293031  
  • Авторизация

    Ошибка в тексте?

    Выдели её мышкой!

    И нажми Ctrl+Enter