How to Carry Loads Economically: Analysis Based on a Predictive Biped Model
Notice bibliographique
Résumé
Carrying heavy loads costs additional energy during walking and leads to fatigue of the user. Conventionally, the load is fixed on the body. Some recent studies showed energy cost reduction when the relative motion of the load with respect to the body was allowed. However, the influences of the load's relative motion on the user are still not fully understood. We employed an optimization-based biped model, which can generate human-like walking motion to study the load-carrier interaction. The relative motion can be achieved by a passive mechanism (such as springs) or a powered mechanism (such as actuators), and the relative motion can occur in the vertical or fore-aft directions. The connection between the load and body is added to the biped model in four scenarios (two types × two directions). The optimization results indicate that the stiffness values affect energy cost differently and the same stiffness value in different directions may have opposite effects. Powered relative motion in either direction can potentially reduce energy cost but the vertical relative motion can achieve a higher reduction than fore-aft relative motion. Surprisingly, powered relative motion only performs marginally better than the passive conditions at similar peak interaction force levels. This work provides insights into developing more economical load-carrying methods and the model presented may be applied to the design and control of wearable load-carrying devices.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».