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Enregistrement W2883092218 · doi:10.15282/jmes.12.2.2018.6.0318

Toward a dynamic analysis of bipedal robots inspired by human leg muscles

2018· article· en· W2883092218 sur OpenAlexfundno aff
Brahim Fernini, Mustapha Temmar, M. M. Noor

Notice bibliographique

RevueJOURNAL OF MECHANICAL ENGINEERING AND SCIENCES · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRobotic Locomotion and Control
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversiti Malaysia PahangWaseda UniversityUniversité Laval
Mots-clésRobotLeg muscleComputer scienceArtificial intelligencePhysical medicine and rehabilitationMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A walking bipedal robot by adding passive springs like mono and biarticular muscles which correspond to rectus femoris (RF), biceps femoris (BF), gastrocnemius (GAS) and tibialis anterior (TA) in human legs has been modeled in this paper. The stability of human-like leg walking can be achieved by adding these passive springs in the leg mechanism of bipedal robot. On the other hand, using these springs may inflict a fatigue during walking due to the additional work that can provide to the joints. The main objective of this paper is to analyze the total work of the robot during walking by proposing four cases of the preload of the springs at the equilibrium position. It’s found from this study that the case that has the most energy saving and ensure the comfortable walking to the robot is when the two muscles (GAS) and (TA) are not preloaded to support the total weight at the equilibrium position.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,227 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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