by Mykhailo Manukian, Serhii Bahdasariants, Sergiy Yakovenko
Simulating human body dynamics requires detailed and accurate mathematical models. When solved inversely, these models provide a comprehensive description of force generation that considers subject morphology and can be applied to control real-time assistive technology, for example, orthosis or muscle/nerve stimulation. Yet, model complexity hinders the speed of its computations and may require approximations as a mitigation strategy. Here, we use machine learning algorithms to provide a method for accurate physics simulations and subject-specific parameterization. Several types of artificial neural networks (ANNs) with varied architecture were tasked to generate the inverse dynamic transformation of realistic arm and hand movement (23 degrees of freedom). Using a physical model, we generated representative limb movements with bell-shaped end-point velocity trajectories within the physiological workspace. This dataset was used to develop ANN transformations with low torque errors (less than 0.1 Nm). Multiple ANN implementations using kinematic sequences solved accurately and robustly the high-dimensional kinematic Jacobian and inverse dynamics of arm and hand. These results provide further support for the use of ANN architectures that use temporal trajectories of time-delayed values to make accurate predictions of limb dynamics.
Интервью AppTime с компанией Innova: релиз Gran Saga в России, внутриигровая оплата и «Масленица» в корейской MMO
According to BioWare, Dragon Age: The Veilguard is the first entry in the series where "the combat's actually fun" and where characters are "intentionally" the focus of the storytelling, which seems pretty unfair on the first three games
D&D's new 2024 Player's Handbook will have 10 species to choose from including goliaths, and drow will be closer to their Baldur's Gate 3 version
Отрытый конкурс красоты и таланта «Одна на миллион»
Спортивные игры в СЛД "Москва-Сортировочная" филиала "Московский"
Бизнесмен вакцинировался от суда // Дело об особо крупной растрате рассмотрят в заочном режиме
Филиал № 4 ОСФР по Москве и Московской области информирует:
С начала 2024 года 140 тысяч женщин и новорожденных Московского региона получили услуги по родовым сертификатам
В Орле на День города ожидается более 40 праздничных мероприятий
Суд подтвердил запрет на судебное разбирательство между З. Магомедовым и Транснефтью в Лондоне
Отрытый конкурс красоты и таланта «Одна на миллион»
Филиал № 4 ОСФР по Москве и Московской области информирует:
С начала 2024 года 140 тысяч женщин и новорожденных Московского региона получили услуги по родовым сертификатам
Гроссмейстер из Бурятии Жамсаран Цыдыпов продолжает лидировать на турнире «Moscow Open – 2024», набрав 6,5 очков после 7 туров, на пол-очка отстают Борис Савченко, Сергей Волков и Владимир Захарцов
Газманова, Королеву и Лолиту допросят в суде по делу об убийстве Талькова
«Не способна»: Джигурда высказался о творческом потенциале Волочковой
Юрий Лоза о «Спартаке»: «Каждый год болельщики верят в чемпионство, но его нет. Идеальный тренер – бывший спартаковец. Станкович будет ставить югославский футбол»
Отрытый конкурс красоты и таланта «Одна на миллион»
Филиал № 4 ОСФР по Москве и Московской области информирует:
С начала 2024 года 140 тысяч женщин и новорожденных Московского региона получили услуги по родовым сертификатам
Спортивные игры в СЛД "Москва-Сортировочная" филиала "Московский"
Представители «Метровагонмаш-Сервиса» посетили СЛД «Москва-Сортировочная» филиала «Московский» компании «ЛокоТех-Сервис» для обмена опытом
До конца июля анимационная компания «ЯРКО» проведет еще одно мероприятие в ТРЦ «Ривьера» – развлекательную программу по мотивам мультсериала «Команда МАТЧ» (27 июля).
Спортсменки из Красногорска выиграли «Кубок футбольных мам» в Коломне
Экс-игрок Мостовой: в матче с "Акроном" я увидел обычный "Локомотив"
Спортивные игры в СЛД "Москва-Сортировочная" филиала "Московский"