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Enregistrement W2742048498 · doi:10.1109/whc.2017.7989899

Trajectory planning and control of a belt-driven locomotion interface for flat terrain walking and stair climbing

2017· article· en· W2742048498 sur OpenAlexaff
Dinh-Son Vu, József Kövecses, Clément Gosselin

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHuman Motion and Animation
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkspaceComputer scienceKinematicsStairsSimulationRendering (computer graphics)Interface (matter)TrajectoryKinesthetic learningMotion planningRobotVirtual realityVirtual machineComputer visionHuman–computer interactionArtificial intelligenceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents motion planning and control algorithms for a belt-driven locomotion interface that allows the rendering of an infinite virtual environment, in which a user can walk on a level surface or walk up (or down) stairs. The paper mainly focuses on the development of the cancellation algorithm that brings the user back in the physical workspace of the locomotion interface, and thus generates the feeling of the infinite virtual environment. First, the paper summarizes the kinematics and the dynamics of the locomotion interface, the strategy implemented to lower the apparent inertia of the end-effector and to deal with the swing phase of the gait. Then, the cancellation algorithm that renders the infinite motion within the finite workspace is introduced. Finally, preliminary experiments demonstrate the use of the mechanism to render the described virtual environment, namely level floor, ascending and descending stairs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,880
Score d'incertitude au seuil0,254

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,251 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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