Конечно. Подключу камеру с высокой частотой кадров и запущу нейронную сеть для определения положения суставов в реальном времени. Добавлю крошечный IMU на запястье и лодыжку для мгновенных данных об ориентации, а потом объединю их с видеопотоком с помощью фильтра Калмана. После этого модель обучения с подкреплением сможет рассчитать оптимальную длину шага и частоту, и передаст данные на смарт-дисплей или тактильный стимул в обувь. Всю обработку можно выполнить на легковесном GPU или чипе с граничным ИИ, чтобы задержка отклика оставалась меньше 30 миллисекунд. Это самый быстрый и точный способ поддерживать правильную технику.

Понял. Соедини данные с датчика давления стопы с показаниями IMU и камеры в фильтре Калмана, потом переведи кривую силы в крутящий момент сустава в реальном времени. Используй ПИД-регулятор, чтобы корректировать угол постановки стопы и длину шага "на лету" – без тренировочного цикла, просто оптимизация в реальном времени. Это должно дать тебе микросекундное преимущество в каждом рывке.

Звучит как рывок к звёздам. Просто синхронизируй данные с датчиков и держи цикл управления меньше 10 миллисекунд, и эта микроскопическая корректировка покажется нам мощным ускорением. Я подготовлю прошивку, так что просто захвати с собой завтра экипировку. Давай обойдём его самовлюблённость вместе.