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為了使輸出層也能復(fù)原出負(fù)值特征，解碼過程的***函數(shù)使用tanh函數(shù)。自編碼器的損失函數(shù)使用交叉熵crossentropy函數(shù)；編碼器的權(quán)值矩陣使用xavier法進(jìn)行初始化，該方法能夠使初始權(quán)值呈均值為0的正態(tài)分布；迭代訓(xùn)練過程中使用剪枝算法減小過擬合情況，網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)率隨迭代次數(shù)指數(shù)衰減、并采用adam梯度下降法和mini-batch法加快訓(xùn)練速度，與非負(fù)矩陣因式分解方法相比，該方法擬合出的模型由于經(jīng)過了非線性***函數(shù)的運(yùn)算，因此具有更好的逼近效果。圖8表示從圖7中得到的肌肉協(xié)同特征中提取運(yùn)動(dòng)學(xué)和動(dòng)力學(xué)標(biāo)簽的過程，自編碼器學(xué)習(xí)到的肌肉協(xié)同特征雖然不能直接得到期望的運(yùn)動(dòng)意圖，但當(dāng)6個(gè)協(xié)同特征經(jīng)過矢量疊加運(yùn)算后，將得到圖8中所示的震蕩波形圖，其中每一個(gè)波峰表示完成某一動(dòng)作時(shí)肌肉協(xié)同程度達(dá)到的**大值，兩側(cè)的波谷表示肌肉協(xié)同處于靜息狀態(tài)，因此一個(gè)完整的波谷-波峰-波谷段表示某手勢(shì)完成至**強(qiáng)肌肉***程度再到靜息恢復(fù)的過程，通過搜索波峰和波谷位置可以重構(gòu)出手部、腕部共三個(gè)自由度的運(yùn)動(dòng)學(xué)參數(shù)標(biāo)簽。在得到標(biāo)簽數(shù)據(jù)后，**后將上一層網(wǎng)絡(luò)計(jì)算得到的肌肉協(xié)同特征和標(biāo)簽數(shù)據(jù)代入一個(gè)前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行回歸擬合。得到的網(wǎng)絡(luò)層再與是前兩節(jié)計(jì)算得到的網(wǎng)絡(luò)層進(jìn)行堆疊。六自由度平臺(tái)，可自定義運(yùn)動(dòng)軌跡，為機(jī)器人算法調(diào)試提供多樣場(chǎng)景，加速研發(fā)進(jìn)程。北京開發(fā)多自由度平臺(tái)定制

多自由度平臺(tái)作為一種將多個(gè)伺服電機(jī)巧妙結(jié)合的創(chuàng)新產(chǎn)品，其設(shè)計(jì)充分體現(xiàn)了模塊化與一體化的先進(jìn)理念。通過將伺服電機(jī)的旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)轉(zhuǎn)換為直線運(yùn)動(dòng)，多自由度平臺(tái)不僅繼承了伺服電機(jī)精確轉(zhuǎn)速控制、精確轉(zhuǎn)數(shù)控制以及精確扭矩控制的優(yōu)點(diǎn)，更將這些優(yōu)點(diǎn)轉(zhuǎn)化為直線運(yùn)動(dòng)中的精確速度控制、精確位置控制以及精確推力控制，從而在眾多工業(yè)應(yīng)用中發(fā)揮了不可替代的作用。在精密制造領(lǐng)域，多自由度平臺(tái)的高精度直線運(yùn)動(dòng)特性得到了廣泛應(yīng)用。無論是半導(dǎo)體制造中的微細(xì)加工，還是精密機(jī)械裝配中的定位調(diào)整，多自由度平臺(tái)都能以其出色的精確性和穩(wěn)定性，確保生產(chǎn)過程的順利進(jìn)行。同時(shí)，其模塊化設(shè)計(jì)使得安裝和維護(hù)變得更為簡(jiǎn)便，極大提高了生產(chǎn)效率。蘇州多自由度平臺(tái)張家港多自由度平臺(tái)設(shè)備廠家推薦蘇州恩暢自動(dòng)化科技有限公司。

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多自由度平臺(tái)是能將視聽體驗(yàn)帶到一個(gè)新高度。從深層上看，那可能就非同小可了。當(dāng)下全球VR設(shè)備主要以眼鏡和頭盔為主，中國的發(fā)展進(jìn)度基本持平，但規(guī)模較小。在全球范圍內(nèi)，普遍存在幾大問題是：其一，佩戴使用體驗(yàn)不佳；其二，內(nèi)容匱乏，難以滿足需求；其三，缺乏統(tǒng)一規(guī)范。這里值得注意的是，歷史無數(shù)次告訴我們，原以為的問題將都不是問題。2016的多自由度平臺(tái)微電影大賽啟動(dòng)VR全景微電影成為新亮點(diǎn)，很多人喜歡用VR眼鏡看電影。六、教育：多自由度平臺(tái)技術(shù)在教育領(lǐng)域的應(yīng)用主要集中在支持學(xué)習(xí)環(huán)境創(chuàng)設(shè)、支持技能實(shí)訓(xùn)、支持語言學(xué)習(xí)、支持特殊兒童教育四個(gè)方面。虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)能夠調(diào)動(dòng)學(xué)習(xí)者的視覺、聽覺、觸覺、嗅覺、味覺等，實(shí)現(xiàn)身心感受的聯(lián)結(jié)，增強(qiáng)學(xué)習(xí)者的感受力。虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)在教育領(lǐng)域應(yīng)用的潛力源于其在激發(fā)學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)、增強(qiáng)學(xué)習(xí)體驗(yàn)、創(chuàng)設(shè)心理沉浸感、實(shí)現(xiàn)情境學(xué)習(xí)和知識(shí)遷移等方面的優(yōu)勢(shì)。宜興多自由度平臺(tái)設(shè)備廠家推薦蘇州恩暢自動(dòng)化科技有限公司。

其優(yōu)點(diǎn)是：1、能夠?qū)B續(xù)手勢(shì)進(jìn)行識(shí)別，并對(duì)手勢(shì)力度進(jìn)行識(shí)別；2、能夠做出多自由度的手勢(shì)，假手更加靈巧。附圖說明圖1是本發(fā)明假手安裝示意圖；圖2是手腕結(jié)構(gòu)示意圖；圖3是錐齒輪組機(jī)構(gòu)結(jié)構(gòu)示意圖；圖4是手腕支撐框架結(jié)構(gòu)示意圖；圖5是手腕結(jié)構(gòu)側(cè)視圖；圖6是分層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框圖；圖7是手勢(shì)識(shí)別算法第二隱層自編碼器框圖；圖8是標(biāo)簽自生成方法示意圖；圖9是手勢(shì)識(shí)別算法流程圖；圖10是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)流程圖。具體實(shí)施方式如圖1～圖5所示，多自由度肌電假手控制系統(tǒng)，其特征在于，包括機(jī)械手、機(jī)械手腕2、殘肢接受腔1和數(shù)據(jù)處理器3，機(jī)械手和殘肢接受腔分別安裝在機(jī)械手腕兩端，殘肢接受腔內(nèi)連接有多通道肌電陣列電極袖套，多通道肌電陣列電極袖套連接有控制單元電路板和電池，控制單元電路板另一端連接機(jī)械手和機(jī)械手腕。數(shù)據(jù)處理器3向控制單元電路板發(fā)出采集表面肌電信號(hào)的指令，使多通道肌電陣列電極袖套采集表面肌電信號(hào)，并通過接收的數(shù)據(jù)進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理，生成手勢(shì)預(yù)測(cè)模型。機(jī)械手腕2包括錐齒輪組機(jī)構(gòu)4、皮帶輪傳動(dòng)機(jī)構(gòu)5、伺服電機(jī)7和手腕支撐框架6，錐齒輪組機(jī)構(gòu)4采用四個(gè)錐齒輪相互嚙合，構(gòu)成十字型排布，水平方向的兩個(gè)齒輪為太陽輪15，安裝在手腕支撐框架6上。六自由度平臺(tái)，準(zhǔn)確模擬顛簸、傾斜，讓駕駛模擬器體驗(yàn)如真車，學(xué)員練車效率提升30%。安徽多自由度平臺(tái)廠家報(bào)價(jià)

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控制單元電路板控制多通道肌電陣列電極袖套采集表面肌電信號(hào)后儲(chǔ)存至控制單元電路板并上傳至數(shù)據(jù)處理器；(s3)數(shù)據(jù)處理器接收表面肌電信號(hào)并輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法生成手勢(shì)預(yù)測(cè)模型；(s4)使用者穿戴上殘肢接受腔，并連接好機(jī)械手和機(jī)械手腕，利用生成的手勢(shì)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行實(shí)時(shí)手勢(shì)識(shí)別，控制單元電路板控制手腕、機(jī)械手的多個(gè)自由度運(yùn)動(dòng)。其中，步驟s3中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)數(shù)據(jù)處理包括以下步驟：(s31)對(duì)原始表面肌電信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理以提取肌肉***信號(hào)，然后用固定長度的時(shí)間窗口分割并作為無監(jiān)督神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層，網(wǎng)絡(luò)的***個(gè)隱藏層利用主成分分析方法壓縮時(shí)間-空間特征；(s32)第二個(gè)隱藏層采用自編碼器學(xué)習(xí)2n個(gè)前臂肌肉完成不同手勢(shì)時(shí)相互協(xié)同的肌肉信號(hào)特征，根據(jù)肌肉協(xié)同特征和實(shí)驗(yàn)動(dòng)作序列生成連續(xù)手勢(shì)標(biāo)簽，其中2n表示要識(shí)別的2n個(gè)手勢(shì)自由度，n為參與手勢(shì)運(yùn)動(dòng)的前臂肌肉中互為拮抗肌肉的個(gè)數(shù)；(s33)第三個(gè)隱藏層將肌肉協(xié)同特征與連續(xù)手勢(shì)標(biāo)簽進(jìn)行擬合，生成回歸網(wǎng)絡(luò)，回歸網(wǎng)絡(luò)的輸出層包含n個(gè)神經(jīng)元，分別輸出n對(duì)拮抗肌表現(xiàn)出的連續(xù)運(yùn)動(dòng)學(xué)與動(dòng)力學(xué)數(shù)據(jù)，其中不同神經(jīng)元表示不同的手勢(shì)，神經(jīng)元輸出的連續(xù)數(shù)據(jù)表示該手勢(shì)的力度。有益效果：本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比。北京開發(fā)多自由度平臺(tái)定制