A method to estimate inertial properties and force plate inertial components for instrumented platforms
Notice bibliographique
Résumé
• Moving platform-embedded force plate signals contain inertial components. • Removal of inertial components requires knowledge of the system's inertial properties. • We proposed a method to estimate inertial properties and components for any platform. • The method was used to estimate the inertial properties for one specific platform. • We found excellent agreement between measured and computed force plate signals. Kinetic data acquired from force plates embedded in moving platforms naturally contain artifacts due to platform acceleration, called force plate inertial components. While they can be estimated and removed from the measured signals, the system's inertial properties need to be known. Our objective was to: (1) develop a method for estimating the inertial properties and force plate inertial components for any instrumented platform; (2) estimate the inertial properties specifically for the Computer-Assisted Rehabilitation Environment (CAREN); and (3) validate the estimates with new experimental data. Unloaded ramp-and-hold perturbations (for estimation) and unloaded random perturbations (for validation) were executed to obtain the force, moment, and motion of the CAREN platform. Inertial properties were estimated by minimizing the error between the measured and computed inertial forces and moments. Obtained estimates were validated by calculating the coefficient of determination ( R 2 ) between the measured and computed forces or moments when keeping the inertial properties fixed. The estimates of the CAREN's inertial properties exhibited low variability across trials, and R 2 for the validation trials was 0.90 ± 0.08 (mean ± standard deviation). The developed method can be used for removing inertial components from force plate signals, yielding reliable estimates of ground reactions in dynamic biomechanical research and clinical assessments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».