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Enregistrement W2900503468 · doi:10.1177/1729881418812133

Compliant control for wearable exoskeleton robot based on human inverse kinematics

2018· article· en· W2900503468 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Advanced Robotic Systems · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueProsthetics and Rehabilitation Robotics
Établissements canadiensMcGill UniversityCentre for Interdisciplinary Research in RehabilitationÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExoskeletonComputer scienceRobotInverse kinematicsKinematicsWearable computerRehabilitation roboticsRehabilitationInverse dynamicsSimulationArtificial intelligenceMedicinePhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rehabilitation robots are a new technology dedicated to the physiotherapy and assistance motion and has aroused great interest in the scientific community. These kinds of robots have shown a high potential in limiting the patient’s disability, increasing its functional movements and helping him/her in daily living activities. This technology is still an emerging area and suffers from many challenges like compliance control and human–robot collaboration. The main challenge addressed in this research is to ensure that the exoskeleton robot provides an appropriate compliance control that allows it to interact perfectly with humans. This article investigates a new compliant control based on a second-order sliding mode with adaptive-gain incorporating time delay estimation. The control uses human inverse kinematics to complete active rehabilitation protocols for an exoskeleton robot with unknown dynamics and unforeseen disturbances. The stability analysis is formulated and demonstrated based on Lyapunov function. An experimental physiotherapy session with three healthy subjects was set up to test the effectiveness of the proposed control, using virtual reality environment.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,960
Score d'incertitude au seuil0,572

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,269 · 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