基于主动运动意图理解的仿生上肢康复机器人人机交互控制方法

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    60万
  • 负责人：
    刘克平
  • 依托单位：
    长春工业大学
  • 学科分类：
  • 结题年份：
  • 批准年份：
    2021
  • 项目状态：
    未结题
  • 起止时间：
    2021至

项目摘要

结项摘要

项目成果

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其他文献

Decentralized robust zero-sum neuro-optimal control for modular robot manipulators in contact with uncertain environments: theory and experimental verification
接触不确定环境的模块化机器人机械手的分散鲁棒零和神经最优控制：理论和实验验证
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    Nonlinear Dynamic
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    董博;安天骄;周帆;刘克平;李元春
  • 通讯作者：
    李元春
Decentralized Trajectory Tracking Control for Modular and Reconfigurable Robots With Torque Sensor: Adaptive Terminal Sliding Control-Based Approach
带扭矩传感器的模块化和可重构机器人的分散轨迹跟踪控制：基于自适应终端滑动控制的方法
  • DOI：
    10.1115/1.4042550
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    Journal of Dynamic Systems, Measurement, and Control
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    李岩;卢曾鹏;周帆;董博;刘克平
  • 通讯作者：
    刘克平
Decentralized robust optimal control for modular robot manipulators via critic-identifier structure-based adaptive dynamic programming
通过基于批评识别器结构的自适应动态规划对模块化机器人机械手进行分散鲁棒最优控制
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
    Neural Computing and Applications
  • 影响因子：
    6
  • 作者：
    董博;周帆;刘克平;李元春
  • 通讯作者：
    李元春
Distributed fault-tolerant control of modular and reconfigurable robots with consideration of actuator saturation
考虑执行器饱和的模块化可重构机器人分布式容错控制
  • DOI：
    10.1007/s00521-020-04768-z
  • 发表时间：
    2020
  • 期刊：
    Neural Computing and Applications
  • 影响因子：
    6
  • 作者：
    周帆;刘克平;李元春;刘光军
  • 通讯作者：
    刘光军
有效因子融合的可重构机械臂分散容错控制方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    清华大学学报(自然科学版)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    赵博;李元春;刘克平
  • 通讯作者：
    刘克平

其他文献

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相似国自然基金

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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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