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Enregistrement W3137573274 · doi:10.1109/lra.2021.3065197

Wheel-Legged Robotic Limb to Assist Human With Load Carriage: An Application For Environmental Disinfection During COVID-19

2021· article· en· W3137573274 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIEEE Robotics and Automation Letters · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueProsthetics and Rehabilitation Robotics
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesSouthern University of Science and TechnologyState Key Laboratory of RoboticsScience, Technology and Innovation Commission of Shenzhen MunicipalityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésSprayerCoronavirus disease 2019 (COVID-19)SimulationComputer scienceEnvironmental scienceEngineeringMedicineMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During COVID-19, with a heavy sprayer filled with disinfectant, the risk of infection for epidemic prevention personnel has been increased by long-term environmental disinfection. In order to reduce the burden and save energy of human, this letter proposed a Wheel-Legged Robotic Limb (WRL) for the carriers. The mass of WRL is only 1.77 kg. The WRL has one rigid robotic limb located below the sprayer, which can provide active supporting force for the sprayer. The WRL adopts force closed-loop control method to ensure the system provide an expected supporting force. The system performance was evaluated including standing and walking at 5 km/h, under three experimental conditions included: 1) with a sprayer, 19.41 kg (SPRAYER), 2) with the powered WRL, 22.18 kg (WRL_ON), and 3) with the unpowered WRL, 22.18 kg (WRL_OFF). When the supporting force is set as 80 N, the experimental results show that the WRL_ON condition has reduced the vertical load force on the human, the vertical ground reaction force of human feet, and the metabolic power by 41.28%, 8.03%, and 17.46% during standing, and also reduced by 32.29%, 8.08% and 18.92% during walking, compared to SPRAYERcondition, respectively.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,501
Score d'incertitude au seuil0,760

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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