protezON
Инструментарий

Технологический стек

Обзор языков программирования, специализированных библиотек и программных комплексов для моделирования, применяемых в разработке бионических протезов и ортезов.

Языки программирования

C++

C / C++

Используется для низкоуровневого программирования, работы в реальном времени (RTOS) и прошивки микроконтроллеров. Обеспечивает максимальную скорость и эффективность работы с железом.

Embedded Real-time

Python

Главный инструмент для прототипирования алгоритмов машинного обучения и анализа данных. Позволяет быстро тестировать гипотезы и обучать нейросети для распознавания жестов.

Machine Learning Prototyping

MATLAB

Применяется в научных исследованиях, проектировании систем управления и цифровой обработки биосигналов. Отлично справляется со сложными математическими вычислениями.

Research DSP

Программные библиотеки

Машинное обучение

  • scikit-learn Классические алгоритмы ML для классификации жестов.
  • TensorFlow Lite Запуск легковесных нейросетей прямо на микроконтроллерах (Edge Computing).

Обработка сигналов

  • SciPy Инструменты для фильтрации сигналов и спектрального анализа.
  • NumPy Базовая библиотека для быстрых математических операций с массивами данных датчиков.

Для биосигналов

  • BioSPPy Библиотека Python для извлечения признаков (feature extraction) из биологических сигналов.
  • EMGKit Специализированный набор инструментов для работы конкретно с электромиограммами.
Генеративный дизайн

Топологическая оптимизация

Создание физического корпуса бионического протеза требует снижения веса при сохранении прочности. Для генеративного дизайна и вычислений методом конечных элементов (FEA) применяются мощные программные комплексы.

Solid Edge ST10

Технология Convergent Modeling для работы с фасетными моделями.

Autodesk Fusion 360

Генеративный дизайн и подготовка деталей к 3D-печати.

Nastran (FEA)

Мощный инженерный решатель для анализа распределения нагрузок и прочностных расчетов корпуса протеза.