Optimal forward twisting pike somersault without self-collision
Notice bibliographique
Résumé
In acrobatic sports, twisting fast before piking allows athletes to enlarge their scoring potential. Since planning the arm and hip movements to twist fast is unintuitive, optimal control appears as a powerful and risk-free tool. To our knowledge, predictive simulations of human motion did not include self-collision avoidance constraints resulting potentially in unrealistic solutions. Our objective was to generate innovative and realistic twisting techniques for forward somersaults ending in pike position by solving an optimal control problem including non-collision constraints. Optimal techniques for one, two, or three twists before piking were generated by minimising the duration of the twisting and piking phases. The model was composed of five segments with one degree of freedom at the chest and two at the hips and shoulders. We explored local minima using a multi-start approach. Solutions were further analysed to assess the impact of non-collision constraints, the segments' contribution to twist creation, and their stability. For each desired number of twists, one relevant solution was chosen. Optimisation showed that trampolinists could attempt new acrobatics: forward triple twisting somersault ending in pike position. This research also shows that non-collision constraints strongly modify the optimal techniques without impairing significantly their performance.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».