优化的共形路径规划用于复杂皮肤缺损修复的原位生物打印 学术背景 皮肤作为人体最大的器官，承担着保护身体免受外界侵害的重要功能。然而，全球范围内烧伤、慢性溃疡等皮肤损伤的高发率使得有效的治疗方法需求日益增加。传统的组织工程和三维（3D）生物打印技术虽然显示出一定的潜力，但在处理多样化的皮肤损伤时仍面临诸多挑战，特别是在打印支架的植入过程中存在污染或组织损伤的风险。原位生物打印（in situ bioprinting）作为一种新兴技术，直接在损伤部位沉积生物墨水，避免了传统“打印-植入”两步策略的潜在风险，并显示出优越的治疗效果。然而，如何在原位生物打印过程中保持打印的保真度，特别是在模型分层和路径规划方面，仍然是一个关键挑战。 论文来源 这篇论文由Wenxiang Zhao、Chuxiong ...

基于自注意机制的风险敏感机器人控制探讨 研究背景 机器人控制中的运动学和动力学是确保任务精确完成的关键因素。大多数机器人控制方案依赖于各种模型来实现任务优化、调度和优先级控制。然而，传统模型的动态特征计算通常复杂且容易产生误差。为了解决这个问题，通过机器学习以及强化学习技术来自动获取模型成为一种可行的替代方案。然而，直接应用于实际的机器人系统中，这种方法存在急剧的运动变化和非期望的行为输出的风险。 研究来源 本文由Dongwook Kim、Sudong Lee、Tae Hwa Hong和Yong-Lae Park撰写，作者分别来自首尔国立大学和洛桑联邦理工学院。该研究发表在2023年的npj Robotics杂志上。 研究内容 研究流程 本文提出了一种在线模型更新算法，直接应用于实际机器人系...