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Enregistrement W2133279434 · doi:10.1017/s0263574711000440

A framework for the analysis and synthesis of 3D dynamic human gait

2011· article· en· W2133279434 sur OpenAlexaff
Flavio Firmani, Edward J. Park

Notice bibliographique

RevueRobotica · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRobotic Locomotion and Control
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGaitKinematicsComputer scienceGround reaction forceDegrees of freedom (physics and chemistry)Motion captureGait analysisStability (learning theory)Effect of gait parameters on energetic costTrajectoryGait cycleControl theory (sociology)Motion (physics)SimulationArtificial intelligenceComputer visionControl (management)Machine learningPhysical medicine and rehabilitation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SUMMARY A comprehensive framework for the analysis and synthesis of 3D human gait is presented. The framework consists of a realistic morphological representation of the human body involving 40 degrees of freedom and 17 body segments. Through the analysis of human gait, the joint reaction forces/moments can be estimated and parameters associated with postural stability can be quantified. The synthesis of 3D human gait is a complicated problem due to the synchronisation of a large number of joint variables. Herein, the framework is employed to reconstruct a dynamically balanced gait cycle and develop sets of reference trajectories that can be used for either the assessment of human mobility or the control of mechanical ambulatory systems. The gait cycle is divided into eight postural configurations based on particular gait events. Gait kinematic data is used to provide natural human movements. The balance stability analysis is performed with various ground reference points. The proposed reconstruction of the gait cycle requires two optimisation steps that minimise the error distance between evaluated and desired gait and balance constraints. The first step (quasi-static motion) is used to approximate the postural configurations to a region close to the second optimisation step target while preserving the natural movements of human gait. The second step (dynamic motion) considers a normal speed gait cycle and is solved using the spacetime constraint method and a global optimisation algorithm. An experimental validation of the generated reference trajectories is carried out by comparing the paths followed by 19 optical markers of a motion tracking system with the paths of the corresponding node points on the model.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,221 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations6
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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