Modeling and Simulation of a Lower Extremity Powered Exoskeleton
Notice bibliographique
Résumé
Lower extremity powered exoskeletons (LEPEs) allow people with spinal cord injury (SCI) to stand and walk. However, the majority of LEPEs walk slowly and users can become fatigued from overuse of forearm crutches, suggesting LEPE design can be enhanced. Virtual prototyping is a cost-effective way of improving design; therefore, this research developed and validated two models that simulate walking with the Bionik Laboratories' ARKE exoskeleton attached to a human musculoskeletal model. The first model was driven by kinematic data from 30 able-bodied participants walking at realistic slow walking speeds (0.2-0.8 m/s) and accurately predicted ground reaction forces (GRF) for all speeds. The second model added upper limb crutches and was driven by 3-D-marker data from five SCI participants walking with ARKE. Vertical GRF had the strongest correlations (>0.90) and root-mean-square error (RMSE) and mediolateral center of pressure trajectory had the weakest (<0.35), for both models. Strong correlations and small RMSE between predicted and measured GRFs support the use of these models for optimizing LEPE joint mechanics and improving LEPE design.
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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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».