Тадқиқот як сохтори гибридиро таҳия мекунад, ки аз шабакаи амиқи нейронӣ, ки бо додаҳои физикабунёд омӯзонида шудааст, ва контроллери бозхурди PD барои ислоҳи хатогиҳои боқимондаи пайгирӣ иборат буда, барои пешгӯии моменти буғумҳои роботи экзоскелетии ҳафт-дараҷаи озодии узви поёнии инсон дар шакли мувофиқ ба идоракунии вақти воқеӣ пешбинӣ шудааст. Бо истифода аз модели аналитикии динамикии робот аввал 43.560.880 намунаи додаҳо тавлид шуда, ҳаҷми додаҳо то даҳяки он кам карда шуда, шабака бо 4.356.088 намуна омӯзонида шудааст. Шабакаи таҳияшуда 23 тағйирёбандаи воридотиро ба ҳафт моменти буғумӣ мувофиқ мекунад; дар се қабати пинҳонӣ мутаносибан 21, 14 ва 7 нейрон ва дар қабати баромад 7 нейрон истифода шудаанд. Дар муқоисаҳои симулятсионӣ контроллери DNN–PD дар шароити якхелаи динамикаи робот бо контроллерҳои computed torque, model reference computed torque, sliding mode, adaptive ва LQR хатогиҳои пасти пайгирии траекторияро нишон додааст. Аммо ҳамаи натиҷаҳо ба моделсозӣ ва симулятсия асос ёфтаанд; санҷиши сахтафзории вақти воқеӣ дар экзоскелети физикӣ ё иштирокчии инсон анҷом дода нашудааст.

Равиши асосии кор аз он иборат аст, ки ба ҷойи аз нав ҳисоб кардани матритсаи масса, таъсирҳои Кориолис–марказгурез, ҷозиба ва дигар динамикаҳои ғайрихаттии робот дар ҳар даври идоракунӣ, робитаи вуруд–баромади онҳо бо шабакаи амиқи нейронии қаблан омӯзонидашуда ба таври тақрибӣ ифода карда шавад. Шабака мавқеъ, суръат ва шитоби матлуби ҳафт буғум, инчунин маълумоти қад ва вазни корбарро истифода бурда, ҳафт моменти зарурии буғумиро пешгӯӣ мекунад. Баромади DNN ҳамчун моменти пешхӯронӣ истифода мешавад, дар ҳоле ки контроллери PD барои хатогиҳои моделсозӣ ва пешгӯӣ ислоҳи бозхурдӣ медиҳад.

Мувофиқи муқоисаи идоракунӣ дар мақола, усули гибридии DNN–PD ҳам дар ҳаракатҳои пайдарпай ва ҳам дар ҳаракатҳои ҳамзамони буғумҳо барои ҳамаи буғумҳо хатои камтар аз 1° ба вуҷуд овардааст. Дар Ҷадвали 6 барои ҳаракатҳои пайдарпай бузургтарин хатои контроллери гибридӣ дар буғуми чорум 0,1115° ва дар Ҷадвали 7 барои ҳаракатҳои ҳамзамон бузургтарин қимат дар буғуми якум 0,1181° дода шудааст. Бо вуҷуди ин, дар бахши пешинаи симулятсияи ҳамин мақола қиматҳои дигари хатои максималӣ то тақрибан 0,26° низ гузориш шудаанд, бинобар ин ин ду маҷмӯи натиҷаҳо бояд алоҳида арзёбӣ шаванд.

Арзёбӣ аз нуқтаи назари Туркия: Равиши тадқиқот метавонад барои гурӯҳҳои таҳқиқотии Туркия дар самтҳои роботҳои барқарорсозӣ, робототехникаи пӯшиданӣ, мехатроника, идоракунии ҳаракат бо дастгирии зеҳни сунъӣ ва системаҳои роботии дорои дараҷаҳои зиёди озодӣ арзиши методологӣ дошта бошад. Хусусан табдил додани додаҳои симулятсионии физикабунёд ба додаҳои омӯзишӣ барои омӯзиши амиқ нишон медиҳад, ки модели аналитикии робот ва идоракунии додаасос на ҳамчун ҷойгузини ҳамдигар, балки ҳамчун ҷузъҳои пурракунанда истифода шуда метавонанд. Аммо тадқиқот дар ягон гурӯҳи аҳолии Туркия гузаронида нашуда, барқарорсозии ҷисмонии бемор арзёбӣ нашуда ва амнияти сахтафзори воқеӣ санҷида нашудааст. Аз ин рӯ, аз натиҷаҳо самаранокии клиникӣ, нишондиҳандаи бемор ё татбиқи мустақими тиббиро хулоса кардан мумкин нест.

Масъалаи асосие, ки тадқиқот мехоҳад ҳал кунад, чист?

Идоракунии динамикӣ дар роботҳои дорои дараҷаҳои зиёди озодӣ талаб мекунад, ки таъсирҳои ғайрихаттӣ, ба монанди инерсияи тағйирёбанда, ҷозиба, қувваҳои Кориолис–марказгурез ва соиши буғумҳо ҳангоми ҳаракати робот ба ҳисоб гирифта шаванд. Усулҳои моделбунёди анъанавӣ, аз қабили computed torque, ин аъзои динамикиро дар даври идоракунӣ ҳисоб карда, кӯшиш мекунанд роботро ба системаи хаттӣ ва ҷудошуда табдил диҳанд.

Бо зиёд шудани дараҷаи озодӣ ин раванд мураккабтар мешавад. Хусусан вақте ки идоракунии моментибунёд бояд бо басомади баланди намунагирӣ кор кунад, арзёбии модели динамикӣ ва такрори амалиёти матритсавӣ дар ҳар давр метавонад барои идоракунии вақти воқеӣ сарбории ҳисоббарорӣ эҷод кунад.

Пешниҳоди тадқиқот тарк кардани пурраи модели аналитикии динамикӣ нест. Баръакс, модели аналитикӣ аввал барои тавлиди ҳаҷми зиёди додаҳои омӯзишии физикабунёд истифода мешавад. Сипас шабакаи амиқи нейронӣ робитаи вуруд–баромади ин динамикаро меомӯзад ва ҳангоми кор моменти заруриро бо сохтори шабакавие пешгӯӣ мекунад, ки барои ҳисоббарории параллелӣ мувофиқтар аст.

Ҳафт дараҷаи озодӣ кадом буғумҳоро ифода мекунанд?

Модел ҳафт ҷузъи ҳаракати узви поёнии инсонро ифода мекунад:

1. Абдуксия/аддуксияи хуч,
2. Флексия/экстензияи хуч,
3. Ротатсияи дохилӣ/берунии хуч,
4. Флексия/экстензияи зону,
5. Ротатсияи дохилии соқи по,
6. Дорсифлексия/флексияи плантарии тағоям,
7. Пронация/супинацияи пой.

Системаҳои координатӣ бо равиши тағйирёфтаи Денавит–Ҳартенберг муайян шуда, матритсаҳои табдили ҳафт пайванд пайдарпай якҷо карда шудаанд, то мавқеъ ва самти нуқтаи ниҳоӣ нисбат ба системаи координатаи асосӣ ба даст оварда шавад.

Динамикаи робот чӣ гуна моделсозӣ шудааст?

Муодилаҳои ҳаракат бо равиши энергетикии Лагранж бароварда шудаанд. Ифодаи асосии динамикаи робот дар кор чунин дода мешавад:

\[ \tau_{\mathrm{Joint}} = M(\theta)\ddot{\theta} + V(\theta,\dot{\theta}) + G(\theta) \]

Дар ин ҷо \(M(\theta)\) матритсаи масса/инерсияи мусбатмуайяни 7 × 7 ва вобаста ба мавқеъро; \(V(\theta,\dot{\theta})\) аъзои Кориолис ва марказгурезро; \(G(\theta)\) таъсири ҷозибаро; ва \(\tau_{\mathrm{Joint}}\) вектори моменти зарурӣ дар ҳафт буғумро ифода мекунад.

Азбаски дар буғумҳои механикии воқеӣ соиш низ вуҷуд дорад, модел баъдан ба:

\[ \tau_{\mathrm{Joint}} = M(\theta)\ddot{\theta} + V(\theta,\dot{\theta}) + G(\theta) + \tau_{\mathrm{friction}} \]

васеъ карда шудааст.

Модели соиш соиши Кулон, соиши часпак ва таъсири Стрибекро якҷо дар бар мегирад. Дар мисоли симулятсионӣ моменти қуллаи соиш 100 Nm, коэффисиенти соиши часпак 5 Nm/(rad/s), суръати кандашавӣ 0,01 rad/s ва ҷузъи Кулон 10% аз моменти қулла истифода шудааст.

Чаро қад ва вазни корбар ба модели идоракунӣ ворид мешаванд?

Системаи механикие, ки экзоскелет бояд ҳаракат диҳад, танҳо аз пайвандҳои робот иборат нест; дар тадқиқот хусусиятҳои антропометрии узви поёнии инсон низ қисми модели динамикӣ мебошанд. Муҳаққиқ муносибатҳои эмпирикиеро ба динамикаи робот ворид кардааст, ки аз қад ва вазни корбар зичӣ, ҳаҷм, масса, дарозӣ, маркази масса ва хусусиятҳои инерсияи рон, соқ ва пойро тахмин мекунанд.

Ҳамин тавр, тағйир ёфтани моменти зарурӣ барои як ҳаракати якхелаи буғум дар корбарони дорои қад ва вазни гуногун ба додаҳои омӯзишӣ интиқол меёбад. DNN на танҳо траектория, балки вурудҳои қад ва вазни корбарро низ истифода мебарад.

Идоракунии computed torque чӣ гуна кор мекунад?

Computed Torque Controller (CTC) аз модели динамикаи баръакси робот истифода мебарад. Қонуни асосии идоракунӣ дар кор чунин аст:

\[ \tau = M(\theta) \left[ \ddot{\theta}_d+ K_v(\dot{\theta}_d-\dot{\theta})+ K_p(\theta_d-\theta) \right] + V(\theta,\dot{\theta}) + G(\theta) \]

Ҳадафи ин сохтор ҷуброн кардани динамикаи ғайрихаттии робот ва боқӣ гузоштани динамикаи хатои хаттие мебошад, ки идора карданаш осонтар аст. Аммо ҳисоб кардани динамикаи аналитикии робот дар ҳар лаҳзаи намунагирӣ масъалаи ҳисоббарориест, ки тадқиқот мехоҳад ҳал кунад.

Ба шабакаи амиқи нейронӣ кадом маълумот дода мешавад?

Дар ҳар намунаи омӯзишии DNN ҳамагӣ 23 вуруд мавҷуд аст:

• мавқеи матлуб барои 7 буғум,
• суръати матлуб барои 7 буғум,
• шитоби матлуб барои 7 буғум,
• қади корбар,
• вазни корбар.

Дар баромади шабака бошад 7 қимати пайваста мавҷуд аст, ки моменти зарурии ҳафт буғумро ифода мекунанд.

Меъмории DNN чӣ гуна сохта шудааст?

Мақола хабар медиҳад, ки дар қабатҳои пинҳонӣ ва баромад ҳамагӣ 49 нейрон мавҷуд аст. Шабака бо сохтори feedforwardnet дар муҳити MATLAB 2025a таҳия шуда, ҳангоми омӯзиш оптимизатсияи Levenberg–Marquardt ва ҳамчун меъёри хато Mean Squared Error (MSE) истифода шудааст.

Тадқиқот инчунин хабар медиҳад, ки шабака бо дарназардошти вазнҳо ва bias-ҳо 224 параметри омӯзонидашаванда дорад. Бо вуҷуди ин, байни меъмории пурра пайвасти 23→21→14→7→7 ва ин шумора номувофиқии равшани ҳисоб вуҷуд дорад. Азбаски манбаъ инро шарҳ намедиҳад, қимати 224 дар ин ҷо ҳамчун рақами гузоришкардаи муаллиф нигоҳ дошта мешавад.

Чӣ гуна зиёда аз 43 миллион намунаи омӯзишӣ тавлид шуд?

Муҳаққиқ аз одамони воқеӣ миллионҳо сабти ҳаракат ҷамъ накардааст. Додаҳои омӯзишӣ бо истифода аз динамикаи аналитикии робот ва симулятсияи computed torque ба таври физикабунёд тавлид шудаанд.

Ду сенарияи ҳаракат истифода шудааст:

• Ҳаракати пайдарпай: ҳаракати ҳафт буғум дар вақтҳои гуногун пайи ҳам,
• Ҳаракати ҳамзамон: фаъол шудани ҳамаи буғумҳо дар як пайдарпаии ҳаракат ҳамзамон.

Диапазонҳои пурраи ҳаракати буғумҳо дар комбинатсияҳои гуногуни суръат, қад ва вазни корбар симулятсия шуда, ҳафт моменти буғумие, ки контроллери computed torque тавлид кардааст, ҳамчун баромади ҳадафии DNN сабт шудаанд.

Toplam 43.560.880 намунаи дода тавлид шудааст. Азбаски сервери истифодашуда бо протсессори 32-ядроии Intel Xeon ва 48 GB хотира натавонист тамоми маҷмӯи додаҳоро самаранок коркард кунад, маҷмӯи додаҳо 10 маротиба кам карда шуда, барои омӯзиши шабака 4.356.088 намуна истифода шудааст.

Параметрҳои додаҳои омӯзишӣ чӣ буданд?

Дар Ҷадвали 2 суръатҳои буғум аз 10 то 100 deg/s бо қадами 10 deg/s дода шудаанд. Вазнҳои корбар аз 150 то 250 lb бо қадами 10 lb рӯйхат шудаанд.

Дар параметри қад дар дохили манбаъ номувофиқӣ вуҷуд дорад. Ҷадвали 2 қиматҳои 50, 55, 60, 70 ва 75 дюймро медиҳад, дар ҳоле ки дар схемаи усул шаш комбинатсияи қад нишон дода шудааст ва дар таҳлили баъдии тағйирёбии қад 65 дюйм низ мавҷуд аст. Ба ҳамин монанд, гарчанде дар схемаи усул “вазн ×10” навишта шудааст, дар Ҷадвали 2 дар фосилаи 150–250 lb 11 қимати вазн рӯйхат шудааст.

Тақсимоти омӯзиш, санҷиш ва тест чӣ гуна буд?

Аз маҷмӯи додаҳои камшуда:

• 70% барои омӯзиш,
• 15% барои санҷиш,
• 15% барои тест

ҷудо шудааст.

Дар каҷи омӯзишии Шакли 11 беҳтарин натиҷаи санҷиш MSE = 0,33323 ва 1394. epoch нишон дода шудааст.

Мантиқи кори контроллери гибридии DNN–PD чист?

Шабакаи омӯзонидашуда роботро танҳо ва бе бозхурд идора намекунад. DNN ҷузъи пешхӯронӣ мебошад, ки моменти зарурии буғумҳоро пешгӯӣ мекунад. Хатогиҳои пешгӯӣ ё динамикаҳое, ки дар модел пурра инъикос нашудаанд, аз ҷониби ҳалқаи идоракунии PD ислоҳ мешаванд.

Дар ҳамаи буғумҳо:

• K_P = 3000,
• K_V = 250

қиматҳо истифода шудаанд.

Ин сохтор бо иваз кардани ҳисоби аналитикии inverse-dynamics бо пешгӯии моменти DNN мекӯшад нақши ислоҳи хато ва устувории идоракунии бозхурдиро нигоҳ дорад.

Устуворӣ чӣ гуна таҳлил шудааст?

Муҳаққиқ мегӯяд, ки ҷузъи пешхӯронии DNN решаҳои муодилаи характеристикии ҳалқаи пӯшидаро муайян намекунад ва устуворӣ аз ҷониби ҳалқаи бозхурди PD муайян мешавад.

Бо фарзияи он ки DNN динамикаҳои ғайрихаттиро ба қадри кофӣ ҷуброн мекунад, plant:

\[ G_p(s)=\frac{1}{s^2} \]

ва контроллери PD:

\[ G_c(s)=K_p+K_d s \]

баррасӣ шудаанд.

Мувофиқи ин, муодилаи характеристикӣ:

\[ s^2+K_d s+K_p=0 \]

шакл мегирад. Бо истифода аз таҳлили Routh–Hurwitz устувории ҳалқаи пӯшида барои қиматҳои мусбати \(K_p\) ва \(K_d\) нишон дода шудааст.

Хатогиҳои пайгирӣ дар симулятсияҳо чӣ қадар буданд?

Дар таҳлили аввалини нишондиҳандаҳо барои ҳаракати ҳамзамон қиматҳои максималии хатои буғумҳои 1–7 мутаносибан тақрибан 0,26°, 0,20°, 0,20°, 0,26°, −0,14°, −0,21° ва 0,19° гузориш шудаанд.

Барои ҳаракати пайдарпай бошад қиматҳои максималӣ мутаносибан тақрибан −0,22°, −0,26°, −0,18°, 0,25°, −0,15°, −0,19° ва −0,17° дода шудаанд.

Дар ин натиҷаҳо қариб пурра болои ҳам омадани траекторияҳои истинодӣ ва воқеӣ дар графикҳо нишон медиҳад, ки хатоҳо нисбат ба диапазони ҳаракат хурд боқӣ мондаанд.

Оё DNN воқеан моменти заруриро омӯхта тавонист?

Дар графикҳои момент барои шаш буғуми аввал дида мешавад, ки моменти пешгӯикардаи DNN ба моменти умумии зарурӣ хеле наздик аст ва контроллери PD танҳо ислоҳҳои хурд анҷом медиҳад. Истиснои равшантар буғуми ҳафтум аст.

Муҳаққиқ қайд мекунад, ки хеле хурд будани моменти умумии буғуми ҳафтум нисбат ба дигар буғумҳо шояд омӯзиши динамикаи он буғумро барои шабака душвор карда бошад. Кӯшишҳои илова кардани нейронҳо ё қабатҳои бештар боиси overfitting шуданд ва ба меъмории ниҳоӣ ворид карда нашуданд.

Ҳангоми тағйир ёфтани қад ва вазни корбар идоракунӣ вайрон шуд?

Дар тадқиқот бо истифода аз ANOVA-и яксамтӣ таъсири тағйироти вазн ва қад ба хатои пайгирии траектория арзёбӣ шудааст. Сатҳи аҳамиятнокӣ 0,005 муайян шудааст.

Дар ҳамаи ҳафт буғум қиматҳои p аз ин ҳад зиёд буданд ва муҳаққиқ хулоса кардааст, ки дар диапазони симулятсияи таҳқиқшуда тағйири қад ва вазн дар нишондиҳандаи пайгирӣ тағйири аз ҷиҳати оморӣ аҳамиятнок ба вуҷуд наовардааст.

Ин таҳлил таҷрибаи физикӣ бо корбар нест. Он таъсири параметрҳои антропометрии тағйирёфтаро дар модели симулятсионӣ арзёбӣ мекунад.

Дар муқоиса бо дигар усулҳои идоракунӣ чӣ рӯй дод?

Дар як модели динамикии робот шаш усул муқоиса шудааст:

• DNN–PD-и гибридӣ,
• Computed Torque Controller (CTC),
• Model Reference Computed Torque Controller (MRCTC),
• Sliding Mode Controller (SMC),
• Adaptive Controller,
• Linear Quadratic Regulator (LQR).

Мувофиқи Ҷадвалҳои 6 ва 7 дар ҳамаи усулҳо хатогиҳои максималии пайгирӣ аз 1° кам буданд. Гибридии DNN–PD дар бисёр буғумҳо нисбат ба CTC ва MRCTC хатои камтар дод, дар ҳоле ки Adaptive Controller дар баъзе буғумҳо ҳатто аз усули гибридӣ хатои камтар нишон дод. Аз ин рӯ, тадқиқот хулосаи “DNN–PD дар ҳар буғум аз ҳамаи контроллерҳо беҳтар аст”-ро дастгирӣ намекунад.

Бартарии ҳисоббарорӣ чӣ қадар аст?

Даъвои асосии мақола он аст, ки сохтори параллелии DNN барои сахтафзори CPU/GPU мувофиқтар буда, метавонад зарурати арзёбии модели пурраи аналитикии динамикӣ дар ҳар даври идоракуниро кам кунад. Аммо дар тадқиқот benchmark-и вақти воқеии кор бо миллисония, вақти inference-и CPU/GPU, басомади намунагирӣ ё коэффисиенти суръатбахшии ченшуда гузориш нашудааст.

Аз ин рӯ, тадқиқот барои самаранокии ҳисоббарорӣ асосноккунии меъморӣ ва чаҳорчӯби симулятсионии қавӣ пешниҳод мекунад; аммо ҳанӯз далели миқдории суръатбахшӣ дар сахтафзори вақти воқеӣ надорад. Муаллиф татбиқи сахтафзориро дар RT-Linux ҳамчун кори оянда нишон медиҳад.

Тадқиқот чӣ мегӯяд?

• Аз динамикаи аналитикии робот метавон додаҳои омӯзишии DNN-и физикабунёди калонҳаҷм тавлид кард.
• DNN-и 23-вурудӣ метавонад дар муҳити симулятсионӣ моменти зарурии ҳафт буғумро пешгӯӣ кунад.
• Ҳангоми истифодаи якҷояи пешхӯронии DNN ва бозхурди PD хатогиҳои пасти пайгирии траектория ба даст омадаанд.
• Моментҳои пешгӯикардаи шабака, махсусан дар шаш буғуми аввал, ба профилҳои моменти умумии зарурӣ наздик буданд.
• Дар модели таҳқиқшуда ANOVA барои тағйироти қад ва вазн тағйири аз ҷиҳати оморӣ аҳамиятноки нишондиҳандаи пайгириро ошкор накардааст.
• Талаботи моменти усули пешниҳодшуда ба миқдори усулҳои дигари муқарраршудаи идоракунӣ монанд аст.

Тадқиқот чӣ намегӯяд?

• Муваффақияти татбиқи вақти воқеӣ дар экзоскелети физикӣ нишон дода нашудааст.
• Дар иштирокчии инсон ё бемор таҷрибаи барқарорсозӣ гузаронида нашудааст.
• Самаранокии клиникӣ ё амнияти бемор исбот нашудааст.
• Умумисозии DNN барои ҳамаи анатомияҳои корбарон ва ихтилолҳои ҳаракат нишон дода нашудааст.
• Дар шароити садои воқеии сенсор, таъхири актуатор ва таъхири иртиботи сахтафзор санҷиши васеи физикӣ гузаронида нашудааст.
• Вақти воқеии inference дар CPU ё GPU ва benchmark-и даври идоракунӣ гузориш нашудааст.
• Нишон дода нашудааст, ки контроллери гибридии DNN–PD дар ҳар шароит аз ҳамаи усулҳои муқоисашуда дақиқтар аст.

Усул ва натиҷаҳои тадқиқот

Занҷири усули тадқиқот

Хусусиятҳои асосии дода ва шабака

Хатогиҳои максималии пайгирии усулҳои идоракунӣ дар ҳаракати пайдарпай

Хатогиҳои максималии пайгирии усулҳои идоракунӣ дар ҳаракати ҳамзамон

Тафсири дурусти муқоиса

Дар Ҷадвали 7 контроллери гибридии DNN–PD нисбат ба CTC ва MRCTC, махсусан дар буғумҳои 3–7, хатогиҳои максималии камтар нишон медиҳад. Хатогиҳои SMC дар ҳаракати ҳамзамон барои аксари буғумҳо хеле калонтаранд. LQR бошад дар баъзе буғумҳо бузургтарин хатогиҳои муқоисаро медиҳад.

Бо вуҷуди ин, Adaptive Controller дар буғумҳои 1, 3, 4, 6 ва 7 нисбат ба DNN–PD хатои максималии камтар нишон медиҳад; дар буғуми 2 ҳар ду усул қимати якхелаи 0,0762° доранд. Аз ин рӯ, натиҷаи муҳими тадқиқот бартарии мутлақи DNN–PD аз ҳамаи алтернативаҳо нест; балки пешниҳоди сохтори гибридиест, ки метавонад ҳамчун алтернатива ба ҳисобкунии доимии онлайн-модели аналитикии динамикӣ хатои паст ва профилҳои монанди моментро таъмин кунад.

Муқоисаи профилҳои момент

Шаклҳои 23–28 профилҳои моменти ҳафт буғумро дар ҳаракатҳои пайдарпай ва ҳамзамон барои гибридии DNN–PD, CTC, MRCTC, SMC, Adaptive Controller ва LQR нишон медиҳанд. Муҳаққиқ хабар медиҳад, ки моментҳои қуллаи байни усулҳо дар сатҳи муқоисашавандаанд ва тамоюлҳои асосии момент монанд боқӣ мемонанд.

Ин натиҷа нишон медиҳад, ки равиши DNN-бунёд барои расидан ба хатои пасти пайгирӣ ба моментҳои актуатории тамоман дигар бузургӣ нисбат ба усулҳои дигар ниёз надорад. Аммо дар мақола ҷараёни воқеии мотор, истеъмоли батарея ё ченкунии энергияи сахтафзори воқеӣ анҷом дода нашудааст.

Фарқи қиматҳои хато дар дохили манбаъ

Дар Бахши 6 хатогиҳои максималии DNN–PD, ки аз симулятсияҳои мустақими траектория гузориш шудаанд, дар ҳаракати ҳамзамон тақрибан то 0,26° ва дар ҳаракати пайдарпай низ тақрибан то 0,26° мерасанд. Дар муқоиса, дар Ҷадвалҳои 6 ва 7-и Бахши 8 қиматҳои максималии контроллери гибридӣ мутаносибан 0,1115° ва 0,1181° мебошанд.

Мақола рӯшан намекунад, ки фарқи байни ин ду маҷмӯи хато аз шароити таҷриба, gain, интихоби дода ё танзими дигари симулятсия сарчашма мегирад ё не. Аз ин рӯ, ин ду гурӯҳи рақамҳо набояд ба ҷойи ҳам истифода шаванд.

Маҳдудиятҳои асосӣ

• Тадқиқот пурра ба моделсозӣ ва симулятсия асос ёфтааст.
• Идоракунии вақти воқеӣ дар экзоскелети физикӣ иҷро нашудааст.
• Иштирокчии инсон ё додаҳои клиникии барқарорсозӣ истифода нашудаанд.
• Ҳамаи додаҳои омӯзишии DNN аз модели аналитикӣ тавлид шудаанд; омӯзиш бо додаҳои воқеии сенсор ва актуатор анҷом нашудааст.
• Муқоисаи вақти кори воқеии CPU/GPU ё таъхири намунагирӣ дода нашудааст.
• Дар манбаъ байни шумораи комбинатсияҳои қад ва вазн дар омӯзиш номувофиқӣ вуҷуд дорад.
• Шумораи 224 параметри омӯзонидашавандаи барои DNN гузоришшуда бо меъмории пурра пайвасти тавсифшуда ошкоро мувофиқат намекунад.
• Хатогиҳои максималии пайгирии барои як контроллери гибридӣ дар бахшҳои гуногун гузоришшуда пурра ба ҳам мувофиқат намекунанд.
• Дар оянда татбиқи сахтафзории RT-Linux ва мутобиқсозии онлайн бо reinforcement learning ба нақша гирифта шудааст.

Ёддошти манбаъ ва усул

Номи пурраи аслии кор: Development of a Deep Learning-Based Control Framework for Exoskeleton Robots

Муаллиф: S. K. Hasan.

Муассиса: Department of Mechanical and Manufacturing Engineering, Miami University, Oxford, OH 45056, USA.

Маълумоти муаллифи масъул: Дар манбаъ аломати ҷудогонаи corresponding-author вуҷуд надорад. Нишонии почтаи электронии муассисавии муаллифи ягона S. K. Hasan дода шудааст.

Саҳми баробар/муаллифи аввали баробар: Татбиқ намешавад; кор якмуаллифист.

Маҷалла: Actuators.

Ношир: MDPI, Basel, Switzerland.

Маълумоти библиографӣ: Actuators 2026, 15(5), 274.

DOI:10.3390/act15050274

Санаи нашр: 16 майи 2026. Кор 24 марти 2026 қабул шуда, 26 апрели 2026 бозбинӣ гардида ва 13 майи 2026 пазируфта шудааст.

Навъи манбаъ ва вазъи тақриз: Мақолаи тадқиқотии тақризшудаест, ки дар маҷаллаи Actuators нашр шудааст. Аз ҷиҳати усули илмӣ асосан кори моделсозии динамикӣ, омӯзиши мошинӣ ва симулятсияи идоракунӣ мебошад.

Иҷозатнома: Creative Commons Attribution (CC BY).

Маблағгузорӣ: Муҳаққиқ хабар додааст, ки маблағгузории беруна гирифта нашудааст.

Кумитаи этикӣ: Татбиқ намешавад; кор иштирокчии инсон, бофтаи инсон, ҳайвон ё додаҳои клиникиро дар бар намегирад.

Розигии огоҳона: Татбиқ намешавад; иштирокчии инсон вуҷуд надорад.

Дастрасии додаҳо: Муаллиф мегӯяд, ки саҳмҳои аслии кор дар дохили мақола ҳастанд ва саволҳои иловагӣ метавонанд ба муаллиф равона шаванд.

Бархӯрди манфиатҳо: Муаллиф хабар медиҳад, ки бархӯрди манфиатҳо вуҷуд надорад.

Саҳмҳои муаллиф: Ҷадвали ҷудогонаи CRediT/саҳмҳои муаллиф дода нашудааст; кор якмуаллифист.

Ҳадди тафсири илмӣ:Тадқиқот идоракунии гибридии моментибунёди омӯзиши амиқро дар модели симулятсионии экзоскелети ҳафт-дараҷаи озодии узви поёнӣ арзёбӣ мекунад. Санҷиш дар роботи физикӣ, сахтафзори вақти воқеии RT-Linux, бемор ё ихтиёрии солим гузаронида нашудааст. Бинобар ин натиҷаҳо далели самаранокии клиникии барқарорсозӣ ё эътимоднокии сахтафзори воқеӣ нестанд.

Ёддошти номувофиқии дохилии манбаъ: Байни шумораи параметрҳои омӯзонидашавандаи меъмории DNN, шумораи комбинатсияҳои қад/вазн дар додаҳои омӯзишӣ, тавсифи навъи ҳаракати Шакли 16 ва хатогиҳои максималии пайгирии DNN–PD дар бахшҳои гуногун номувофиқиҳои шарҳдоданашуда мавҷуданд. Ин ҷузъҳо пинҳонӣ ислоҳ нашудаанд.

Ҳадди самаранокии ҳисоббарорӣ: Мақола иддао мекунад, ки меъмории пешниҳодшуда метавонад сарбории ҳисоббарориро кам карда, аз параллелизми CPU/GPU истифода барад; аммо benchmark-и ченшудаи execution-time, latency ё speed-up дар вақти воқеӣ байни усулҳоро гузориш намекунад. Татбиқи сахтафзорӣ ҳамчун кори оянда нишон дода шудааст.

Натиҷаҳои илмии ин маводи Verianla танҳо ба тадқиқоти баррасишуда асос меёбанд. Санҷиши манбаи беруна танҳо барои тасдиқи библиографии унвон, DOI, маҷалла ва мушаххасоти нашр истифода шудааст.