How to Carry Loads Economically: Analysis Based on a Predictive Biped Model
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.
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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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) | 0,001 | 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 découle