Design and Optimization of a Hybrid-Driven Waist Rehabilitation Robot
Notice bibliographique
Résumé
In this paper a waist rehabilitation robot driven by cables and pneumatic artificial muscles (PAMs) has been conceptualized and designed. In the process of mechanism design, the human body structure, the waist movement characteristics, and the actuators' driving characteristics are the main considerable factors to make the hybrid-driven waist rehabilitation robot (HWRR) cost-effective, safe, flexible, and well-adapted. A variety of sensors are chosen to measure the position and orientation of the recovery patient to ensure patient safety at the same time as the structure design. According to the structure specialty and function, the HWRR is divided into two independent parallel robots: the waist twist device and the lower limb traction device. Then these two devices are analyzed and evaluated, respectively. Considering the characters of the human body in the HWRR, the inverse kinematics and statics are studied when the waist and the lower limb are considered as a spring and link, respectively. Based on the inverse kinematics and statics, the effect of the contraction parameter of the PAM is considered in the optimization of the waist twist device, and the lower limb traction device is optimized using particle swarm optimization (PSO) to minimize the global conditioning number over the feasible workspace. As a result of the optimization, an optimal rehabilitation robot design is obtained and the condition number of the Jacobian matrix over the feasible workspace is also calculated.
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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 | 0,001 |
| 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 ».