动力学建模研究流程及其未来发展方向探讨
该思维导图概述了动力学建模的研究流程，首先明确问题定义，介绍传统的拉格朗日法和牛顿欧拉法，并指出其误差累积问题。为改进模型，提出GRF和Cop估计，虽然关节力矩计算仍存在误差。随后，介绍使用神经网络进行建模，包括数据采集和CNN/CNN_LSTM模型设计及训练策略。通过实验验证改进的牛顿欧拉法和CNN性能，最终得出结论：CNN_LSTM模型表现最佳，未来方向包括三维力矩估计和患者数据分析。
源码
# 动力学建模研究流程及其未来发展方向探讨
## 问题定义
### 研究背景
### 应用领域
## 传统动力学建模
### 理论基础
#### 拉格朗日法
##### 七肢段模型
##### 应用示例
#### 牛顿欧拉法
##### 递归递推
##### 应用示例
### 误差分析
#### 误差累积问题
##### 影响因素
##### 解决思路
## 改进方法
### 力学指标估计
#### GRF估计
##### 质心分配
##### 线性修正
#### Cop估计
##### 力矩平衡
##### 合成策略
### 关节力矩计算
#### 方法回顾
#### 误差来源分析
##### 测量误差
##### 模型假设
## 神经网络建模
### 数据采集
#### 传感器类型
##### IMU
##### 运动捕捉
### 模型设计
#### CNN结构
##### 层次设计
##### 激活函数
#### CNN_LSTM结构
##### 时间序列处理
##### 训练效果
### 训练策略
#### 数据预处理
#### 交叉验证
#### 学习率调整
## 实验验证
### 改进牛顿欧拉法性能
#### 比较结果
#### 实验方法
### CNN性能
#### 测试方案
#### 性能评估
### CNN_LSTM性能
#### 增强特征提取
#### 性能综合对比
## 结论
### 优化模型比较
### 研究发现
## 未来方向
### 三维力矩估计
#### 研究挑战
#### 技术需求
### 患者数据分析
#### 数据隐私
#### 临床应用潜力
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