Humans optimally anticipate and compensate for an uneven step during walking
Notice bibliographique
Résumé
The simple task of walking up a sidewalk curb is actually a dynamic prediction task. The curb is a disturbance that could cause a loss of momentum if not anticipated and compensated for. It might be possible to adjust momentum sufficiently to ensure undisturbed time of arrival, but there are infinite possible ways to do so. Much of steady, level gait is determined by energy economy, which should be at least as important with terrain disturbances. It is, however, unknown whether economy also governs walking up a curb, and whether anticipation helps. Here, we show that humans compensate with an anticipatory pattern of forward speed adjustments, predicted by a criterion of minimizing mechanical energy input. The strategy is mechanistically predicted by optimal control for a simple model of bipedal walking dynamics, with each leg's push-off work as input. Optimization predicts a triphasic trajectory of speed (and thus momentum) adjustments, including an anticipatory phase. In experiment, human subjects ascend an artificial curb with the predicted triphasic trajectory, which approximately conserves overall walking speed relative to undisturbed flat ground. The trajectory involves speeding up in a few steps before the curb, losing considerable momentum from ascending it, and then regaining speed in a few steps thereafter. Descending the curb entails a nearly opposite, but still anticipatory, speed fluctuation trajectory, in agreement with model predictions that speed fluctuation amplitudes should scale linearly with curb height. The fluctuation amplitudes also decrease slightly with faster average speeds, also as predicted by model. Humans can reason about the dynamics of walking to plan anticipatory and economical control, even with a sidewalk curb in the way.
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.
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 ».