Developing safe fall strategies for lower limb exoskeletons
Notice bibliographique
Résumé
One of the main challenges in the use of a powered lower limb exoskeleton (LLE) is to ensure that balance is maintained throughout the operation of the device. Since no control strategy has yet been implemented that prevents falls in the case of a loss of balance, head or other serious injuries may occur during independent use of LLEs in the event of a fall. These safety concerns limit LLEs in the community to supervised use only. Using the backward fall as a model, we used optimization techniques to develop safe fall control strategies in order to avoid head impact and mitigate the impact velocity of the hips. From available human biomechanics data, we first developed an optimization methodology to study falls of healthy people. The results showed similar kinematic and dynamic characteristics to findings of previous studies on real-life human falls. Second, we extended the optimization methodology to include characteristics of a hypothetical LLE and to generate optimal joint trajectories and optimal torque profiles for the fall duration. The results revealed that by applying the optimal fall strategy, the severity of a simulated fall was minimized compared to when the device fell with locked joints (i.e., how currently used exoskeletons fall): head impact was avoided and hip impact velocity was reduced by more than 50%.
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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 ».