Lower-limb exoskeletons
Notice bibliographique
Résumé
With the recent progress in personal care robots, interest in wearable exoskeletons has been increasing due to the demand for assistive technologies generally and specifically to meet the concerns in the increasing ageing society. Despite this global trend, research focus has been on load augmentation for soldiers/workers, assisting trauma patients, paraplegics, spinal cord injured persons and for rehabilitation purposes. Barring the military-focused activities, most of the work to date has focused on medical applications. However, there is a need to shift attention towards the growing needs of elderly people, that is, by realizing assistive exoskeletons that can help them to stay independent and maintain a good quality of life. Therefore, the present article covers the rapidly evolving area of wearable exoskeletons in a holistic manner, for both medical and non-medical applications, so that relevant current developments and future issues can be addressed; this includes how the physical assistance/rehabilitation/compensation can be provided to supplement capabilities in a natural manner. Regulatory guidelines, important for realizing new markets for these emerging technologies, are also explored in this work. For these, emerging international safety requirements are presented for non-medical and medical exoskeleton applications, so that the central requirement of close human–robot interactions can be adequately addressed for the intended tasks to be carried out. An example case study on developing and commercializing wearable exoskeletons to help support living activities of healthy elderly persons is presented to highlight the main issues in non-medical mobility exoskeletons. This also paves the way for the potential future trends to use exoskeletons as physical assistant robots, as covered by the recently published safety standard ISO 13482, to help elderly people perform their activities of daily living.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,005 |
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 ».