Intelligent Locomotion Planning With Enhanced Postural Stability for Lower-Limb Exoskeletons
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
In this letter, an integrated control strategy is developed for both locomotion trajectory planning and postural stability, enabling shared autonomy between the human and lower-limb exoskeleton. Divergent component of motion (DCM) analysis was employed previously based on the linear inverted pendulum flywheel (LIPF) model to regulate the position of the center of mass (CoM) for humanoid robots. In this study, a new extended model is investigated for the DCM analysis by replacing the previous LIPF model, which is tailored for multi-degree-of-freedom (DOF) exoskeletons. This new model is designed to be personalized for each specific user's body by relaxing the assumption of having the total CoM at the hip joint in the previous LIPF model. Accordingly, the exoskeleton has the authority to ensure the postural stability and viability of locomotion in this human-robot interaction (HRI) by adjusting the upper body position using a DCM-based hip correction strategy. Integrating adaptive central pattern generators (CPGs), the human has enough authority to modify the gait trajectories in real-time, while the amplitude and frequency of walking are constrained to their feasible ranges. The effectiveness of this intelligent controller for safe and stable locomotion is investigated through experimental studies on a lower-limb exoskeleton.
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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) | 0,000 | 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 découle