Myoelectric Control for Adaptable Biomechanical Energy Harvesting
Notice bibliographique
Résumé
We have designed and tested a myoelectric controller that automatically adapts energy harvesting from the motion of leg joints to match the power available in different walking conditions. To assist muscles in performing negative mechanical work, the controller engages power generation only when estimated joint mechanical power is negative. When engaged, the controller scales its resistive torque in proportion to estimated joint torque, thereby automatically scaling electrical power generation in proportion to the available mechanical power. To produce real-time estimates of joint torque and mechanical power, the controller leverages a simple model that predicts these variables from measured muscle activity and joint angular velocity. We first tested the model using available literature data for a range of walking speeds and found that estimates of knee joint torque and power well match the corresponding literature profiles (torque R(2): 0.73-0.92; power R(2): 0.60-0.94). We then used human subject experiments to test the performance of the entire controller. Over a range of steady state walking speeds and inclines, as well as a number of non-steady state walking conditions, the myoelectric controller accurately identified when the knee generated negative mechanical power, and automatically adjusted the magnitude of electrical power generation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».