摘要：青藏地区快速的经济发展使得进入高原的群体数量日益增加,随之而来的高原健康问题也愈发突出.间歇性低氧训练(Intermittent hypoxic training, IHT)是急进高原前常使用的预习服方法,一般针对不同个体均设置固定的开环策略,存在方案制定无标准、系统化的理论指导缺乏、效果不明显等问题.针对以上情况,设计了一种小样本数据驱动的IHT策略贝叶斯闭环学习优化框架,建立自回归结构的高斯过程血氧饱和度(Peripheral oxygen saturation, SpO2)预测模型,并考虑高低风险事件对训练的影响,设计与氧浓度变化方向和速率相关的风险不对称代价函数,提出具有安全约束的贝叶斯优化方法,实现IHT最优供氧浓度的优化决策.考虑到现有仿真器无法反映个体动态变化过程,依据“最优速率理论”设计了合理的模型自适应变化律.所提出闭环干预方法通过该仿真器进行了可行性和有效性验证.说明该学习框架能够指导个体提升高原适应能力,减轻其在预习服阶段的非适应性不良反应,为个性化IHT提供精准调控手段.

摘要：提出一种并联六轮足移动机器人.该机器人设有多模式Stewart型腿结构,其负载能力大,集成了轮式运动和足式运动的优点,可实现足式、轮式、轮足复合式运动.首先,阐述了机器人设计思路,对电动并联六轮足机器人的硬件系统和控制系统进行设计.其次,针对足式运动模式,设计了一套完整的足式"三角"步态和稳定行走算法,该算法可降低足端与地面之间的垂直方向冲击,防止足式运动拖腿或打滑;针对轮式运动模式,设计并介绍了6轮协同控制和轮式协同转向原理;针对轮足复合式运动模式,介绍了变高度、变支撑面、变轮距、主动隔振控制原理,重点分析了主动隔振控制和变轮距控制,可实现主动隔振及姿态平稳控制,提高了机器人在崎岖颠簸地形下的轮足复合式运动的稳定性.最后,对电动并联六轮足机器人的足式、轮式、轮足复合式运动模式进行实验,实验结果验证了本文提出的并联六轮足移动机器人设计的可行性和各运动模式下驱动与控制算法的有效性.