Архив статей журнала
Предложен гибридный подход по распознаванию действий человека-оператора в коллаборативных роботизированных средах, сочетающий методы компьютерного зрения и большие языковые модели. Разработана модифицированная метрика WSAA, позволяющая оценивать полученные результаты с учетом точности и адаптивности модели. Наилучшие результаты показала модель Llama3.2-Vision, продемонстрировав высокую точность распознавания и устойчивость к изменениям в условиях окружающей среды. Предложенный подход может быть применен для повышения эффективности взаимодействия человека и робота в промышленных условиях.
В данной статье проанализировано текущее состояние развития технологий реабилитационных роботов. Было выявлено, что существующие реабилитационные роботы попрежнему обладают недостаточной точностью управления, адаптивностью и податливостью. Для устранения недостаточной податливости и слабой робастности, характерных для управления реабилитационными роботами для нижних конечностей, предложена составная стратегия управления, основанная на управлении скользящим режимом сверхспирального типа (ST-SMC) и адмитансном контроллере. Податливое следование скорости обеспечивается с помощью адмитансного контроллера, а подавление сил трения и внешних возмущений осуществляется за счет ST-SMC, что повышает точность и стабильность управления системой. На основе экспериментальных результатов показано, что предложенная стратегия позволяет эффективно устранить фазовое отклонение скорости, наблюдаемое при традиционном адмитансном управлении, а также значительно улучшает податливость и робастность системы.