Motion-Based Prediction of Hands and Feet Contact Efforts During Asymmetric Handling Tasks
Notice bibliographique
Résumé
This paper proposes a method to predict the external efforts exerted on a subject during handling tasks, only with a measure of his motion. These efforts are the contacts forces and moments on the ground and on the load carried by the subject. The method is based on a contact model initially developed to predict the ground reaction forces and moments. Discrete contact points are defined on the biomechanical model at the feet and the hands. An optimization technique computes the minimal forces at each of these points, satisfying the dynamic equations of the biomechanical model and the load. The method was tested on a set of asymmetric handling tasks performed by 13 subjects and validated using force platforms and an instrumented load. For each task, predictions of the vertical forces obtained an RMSE of about 0.25 N/kg for the feet contacts and below 1 N/kg for the hand contacts. L5/S1 joint moments were then computed using the predicted and the measured data. RMSE of 18 Nm and rRMSE below 10% were obtained for the flexion/extension component. In conclusion, this method enables to quantitatively assess asymmetric handling tasks on the basis of kinetics variables without additional instrumentation, such as force sensors, and thus improve the ecological aspect of the studied tasks. This method has a great potential to be applied in work tasks analyses in ergonomics studies or sports gestures analyses involving hand contacts in exercise science.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».