Model and Characterization of a Passive Biomimetic Ankle for Lower Extremity Powered Exoskeleton
Notice bibliographique
Résumé
Lower extremity powered exoskeletons (LEPE) allow people with spinal cord injury (SCI) to perform activities of daily living, such as standing, walking, or stair and ramp ascent/descent. However, current LEPE walk slowly and require extensive use of forearm crutches to maintain user stability. Consequently, this limits LEPE time of use and overall system performance. While the biological ankle is known to be critical for energy efficiency, speed, and stability in able-bodied walking, current LEPE do not include biomimetic ankle designs and thus limit device performance. The objective of this thesis is to determine biomimetic ankle mechanics for a LEPE, thereby defining ankle design requirements that could reduce crutch loads and thus extend LEPE use. Virtual prototyping techniques were used to achieve this objective. Two 3D models of a real LEPE (ARKE, Bionik Laboratories) attached to a human musculoskeletal model were developed and validated. The first model (biomimetic model) was driven by 3D marker kinematics from 30 able-bodied participants walking at four realistically slow LEPE walking speeds. The second model (SCI model) was driven by 3D marker kinematics from five SCI participants walking in the ARKE LEPE with instrumented forearm crutches. Once the models were validated by comparing predicted to measured ground reaction forces (GRF) and centre of pressure (COP) trajectories, biomimetic LEPE ankle design requirements were determined. Ankle range of motion, quasi-stiffness, work, peak moment, and peak power were compared between human and human+ARKE models, across four gait phases and four slow walking speeds. The major findings were: the human+ARKE model had significantly different quasi-stiffness values across all four gait phases; quasi-stiffness increased with increasing speed; the human+ARKE model’s ankle always absorbed net-work, even at the fastest walking speed; quadratic regression was significantly more accurate than linear regression for modelling ankle quasi-stiffness. These results suggested that passive variable stiffness ankles incorporating quadratic elastic spring elements could achieve biomimetic ankle functions and thus potentially increase LEPE user walking speed, stability, and reduce overuse of crutches.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».