Measurement of shank angle during stance using laser range finders
Notice bibliographique
Résumé
Ankle joint stiffness, the dynamic relationship between the joint angle and the torque acting about it, plays an important role in the control of upright stance. In order to identify the contribution of ankle joint stiffness to stance control, ankle joint must be perturbed externally. One way to do this is to displace the foot that will cause shank movement. For identification, the ankle angle must be measured with high accuracy, for which we need to measure both foot and shank angles. However, most motion capture systems do not have the resolution and accuracy needed to measure the small ankle joint movements that occur during stance. This paper describes a method for the high resolution measurement of ankle angle during standing that uses a laser range finder to track linear displacements, which is then used to compute shank angle with respect to the vertical. A theoretical analysis of different possible measurement configurations demonstrated that measurements of horizontal shank movement would provide the optimal resolution; a range finder with a linear resolution of 25 micros would provide an angle resolution better than 0.01 degree. We built a measurement system using this configuration and performed static and dynamic experiments that demonstrated angle measurements with a resolution of less than 0.01 degree, which outperforms other motion capture systems, such as IMUs, whose resolution is in the order of one degree. Utility of the method was then demonstrated by using it to measure shank ankle during quiet and perturbed stance. The results confirmed that the method tracks small shank movements during both quiet and perturbed conditions. Estimated shank angle then was used with the foot angle, measured with a potentiometer to obtain the ankle joint angle, needed to identify the joint stiffness.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».