A critical examination of three approaches for the design of passive ankle walking assist devices
Notice bibliographique
Résumé
Current ankle assist devices aim to improve the user's walking ability and stability. Despite the success of classical ankle orthoses and powered exoskeletons, these devices are still facing challenges that drive their continued development. This paper will first introduce the distinct types of ankle devices for walking assist. Then, three common approaches used in the design and development of these devices will be discussed and analyzed. These are inverse dynamics, the inverted pendulum model, and the design based on joint quasi-stiffness. The inverse dynamics approach simplifies all soft tissue contributions to a single force moment couple regardless of the source of the forces, thus making the prediction of metabolic cost very difficult. The inverted pendulum model is focused on the conservation of energy as the center of mass advances. It assumes rigid limb support and does not consider the ankle joint or the advancement of the center of pressure along the foot. The quasi-stiffness design approach attempts to translate the ankle stiffness into a combination of linear zones in order to be easily replicated with mechanical spring elements. The stiffness of the biological ankle is highly variable and dependent upon the speed of walking. Therefore devices using mechanical springs with non variable stiffness characteristics will only be effective within a narrow range of walking speeds. The current challenges faced by passive walking assist devices may be due to the methods used to assess the requirements of the body. If the parameters advised by these analytical approaches do not match the needs of the human body, the resulting devices will be inherently flawed.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».