Study of human-machine physical interface for wearable mobility assist devices
Notice bibliographique
Résumé
A decrease in mobility, related to illness, trauma or ageing, negatively affects the quality of life of the rapidly growing elderly population. A promising solution to maintain this standard of living is powered wearable mobility assist devices. Although they have achieved technological breakthroughs in the last decade, their overall success is still hindered by their induced physical discomfort, which limits their effective and prolonged usage. The aim of this study is to achieve a comprehensive characterization of human-machine physical interface to further advance the performance of wearable mobility assist devices, specifically for the knee joint. This led the research group to design, fabricate, and instrument a low-cost modular knee orthosis testing apparatus with extension moment assist that allows multiple physical interface adjustment parameters. This device was conceived with the objective to conduct human testing while introducing design variables and operating parameters to evaluate device's performance. Using a force mapping apparatus and a motion capture system, the kinetic and the kinematic behaviour of the developed orthosis' physical interfaces were acquired. The results demonstrated varied impact on performance when introducing key design variables namely interface position, interface geometry, interface compliancy, interface hard-shell position, interface degree of freedom, and knee extension moment. This study provides an in-depth understanding of distinct user-device interface mechanisms and permitted an evaluation of optimum orthosis parameters to help further advance the state of wearable mobility assist devices.
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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 ».