A 6 DoF, Wearable, Compliant Shoe Sensor for Total Ground Reaction Measurement
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we present a compliant six-axis sensor for total ground reaction measurement, the calibration methodology, and preliminary data. The sensor is intended for gait analysis and is designed to have minimal effect on natural gait. A triaxial optical force sensor is combined with an array of pressure sensing films to form a wearable compliant six-axis force/moment sensor. Two sensor units were developed for the toe and heel and used in two types of experiments: stepping on the sensors that are mounted on the ground and attaching the sensors under the shoe while walking. The data from the sensors are compared with measurements obtained from a standard force plate. The deflections induced by the sensor compliance exhibit a slight nonlinear force-deflection relation. Regardless of the nonlinear effects, the sensor is accurately calibrated with a linear least squares method. To see how well these nonlinearities could be calibrated for, a nonlinear calibration with a neural network was used. For the sensors attached to the floor, a linear calibration achieved an RMSE of 4.49% while the neural network achieves 2.68%. For the wearable sensor, the linear calibration RMSE was 9.39% and the neural network RMSE was 5.21%. When the orientation data of the sensors (measured by a motion capture system) were added as an input to the neural network calibration, the RMSE was reduced to 3.25%.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».