Knee joint mechanism that mimics elastic characteristics and bending in human running
Notice bibliographique
Résumé
Analysis of human running has revealed that the motion of the human leg can be modeled by a compression spring because the leg's joints behave like a torsion spring in the stance phase. Moreover, the knee bends rapidly to avoid contact of the foot with the ground in the swing phase. In this paper, we describe the development of a knee joint mechanism that mimics the elastic characteristics of the stance leg and rapid bending knee of the idling leg of a running human. The knee was equipped with a mechanism comprising two leaf springs and a worm gear for adjusting the joint stiffness and high-speed bending knee. Using this mechanism, we were able to achieve joint stiffness within the range of human knee joints that could be adjusted by varying the effective length of one of the leaf springs. In addition, the mechanism was able to bend rapidly by changing the angle between the two leaf springs. The equation proposed for calculating the joint stiffness considers the difference between the position of the fixed point of the leaf spring and the position of the rotational center of the joint. We evaluated the performance of the adjustable joint stiffness and the effectiveness of the proposed equation for joint stiffness and high-speed knee bending. We were able to make a bipedal robot hop using pelvic oscillation for storing energy produced by the resonance to leg elasticity and confirmed the mechanism could produce large torque 210 Nm.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».