步态参数

该存储库包含论文“用于步态识别中特定于视图的特征学习的多任务GAN”的代码。安装要求：您将需要 PyTorch（可能具有GPU支持的0.2.0版）、Matlab 和 Python（可能是3.6.1版）。建筑 PEI 请运行“./pei/demoPEI.m”以构建 PEI 示例。训练 MGAN 我们提供源代码来训练和测试 MGAN 模型。请先将训练数据准备为 .mat 文件，然后再运行 .ipynb 文件。模型将自动保存在“./mgans/model”中。

这个存储库包含一个示例，展示了如何使用C-FROST优化Cassie系列机器人的步态库。示例依赖于MATLAB中的FROST设置问题并生成必需的函数。所有系统动力学函数都编译为静态库，以便可以链接到主要优化问题中。这样一来，在更改优化约束后，不必每次重新编译这些函数。确保在运行优化之前，您已设置好MATLAB和相关依赖。

该存储库包含与以下手稿相关的Matlab代码：P. Ippersiel、SM Robbins、PC Dixon。研究了步态过程中的下肢协调性和可变性，探讨了年龄和行走表面对步态的影响。代码需在Matlab 2020a及以上版本中运行，支持Mac OS 10.15.5。

职能：选择图像序列并读取，将选定的图像序列添加到数据库，用于训练数据库信息。步态识别功能处理输入图像序列并从当前目录中删除数据库。

在CPG神经电路被识别后，众多学者采用各种方法模拟神经元和神经键（突触），建立CPG模型，以描述或模拟其行为及动态特性。这些方法包括非线性微分方程、VLSI硬件电路、人工神经网络和拓扑图等。从工程角度看，CPG神经电路可以视作由一组互相耦合的非线性振荡器构成的分布系统，通过相位耦合实现节律信号的生成。通过改变振荡器之间的耦合关系，可以产生具有不同相位关系的时空序列信号，从而实现不同的运动模式。与其他类型的机器人相比，四足机器人因其良好的运动灵活性和环境适应性而成为步行机器人研究的热点。近年来，研发高动态性、高适应性、高稳定性和高负载能力的高性能四足机器人成为仿生机器人技术的主流研究方向。作为一种典型的强耦合非线性复杂动力学系统，四足机器人模型结构复杂，关联因素众多，许多基础理论与关键技术亟待深入研究。围绕提高四足机器人的环境适应性和运动稳定性，对仿生机构设计、仿生运动控制理论与方法及运动控制系统构建等关键技术问题进行研究。

在此阶段可以设置机器学习算法的参数。参数设置通常可以改善算法的性能。

此代码库包含MATLAB步态检测代码，用于基于ITShoe（仪表鞋）测量机器人地面反作用力。代码分为以下部分： ITshoe硬件：Arduino微控制器、ESP8266 Wi-Fi模块、逻辑电平转换器和压力传感器。 编码： 测量传感器数据并通过Wi-Fi传输到ROS客户端（Arduino C）。 接收ITshoe数据的代码（ROS）。 分析和处理数据（原始数据→力、步态分离、插值）（MATLAB和C/C++）。 训练和创建神经网络（MATLAB和C/C++）。 该代码库还包含数据（使用ITShoe针对不同地面和步态参数记录的数据）和运行说明。

Kafka，一个基于Scala和Java语言构建的开源流处理平台，由Apache软件基金会开发。作为分布式发布订阅消息系统，Kafka以其高吞吐量著称。

MTS_SERVICE：服务器名称MTS_DISPATCHERS：调度器数量MTS_SERVERS：可启动服务器进程数量MTS_LISTERNET_ADDRESS：SQL*NET 监听器地址MTS_MAX_SERVERS：服务器进程的最大数量

正态分布参数估计命令：[muhat, sigmahat, muci, sigmaci] = normfit(X, alpha) (默认alpha为0.05)其中：- muhat：均值点估计- sigmahat：标准差点估计- muci：均值区间估计- sigmaci：标准差区间估计