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Enregistrement W1987998156 · doi:10.1017/s0263574702004903

Synthesis of a complete sagittal gait cycle for a five-link biped robot

2003· article· en· W1987998156 sur OpenAlexaff
Xiuping Mu, Qiong Wu

Notice bibliographique

RevueRobotica · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRobotic Locomotion and Control
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConstraint (computer-aided design)GaitControl theory (sociology)Sagittal planeComputer scienceJoint (building)SwingStability (learning theory)Coupling (piping)RobotPlanarEffect of gait parameters on energetic costSimulationMathematicsGait analysisEngineeringStructural engineeringArtificial intelligenceControl (management)Mechanical engineeringGeometryPhysical medicine and rehabilitation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a method for synthesising the joint profiles for a planar five-link biped walking on flat ground. Both single support and double support phases are considered. The joint profiles have been determined based on constraint equations cast in terms of step length, step period, maximum step height and so on. A special constraint equation is developed to eliminate the destabilising effect of the impact (heel strike) occurring in the system. Other advantages of our joint profiles include system stability during the double support phase and repeatability of gait. The method of formulating compatible trajectories of the hip and swing limb is employed. We demonstrate the advantages of this method over the one of direct formulation of the joint profiles in that it not only significantly simplifies the problem by de-coupling the biped into three subsystems (a trunk and two lower limbs), but also allows the incorporation of certain constraints without drastically increasing the complexity of the constraint equations. The effectiveness of the proposed method is demonstrated using computer simulations. We believe that this research can provide a valuable tool for generating motion patterns of bipedal gait.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,201 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations55
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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