Development of a Novel Fully Passive Treadmill Training Paradigm for Lower Limb Therapeutic Intervention
Notice bibliographique
Résumé
A simulation based study of a completely new form of body-weight supported treadmill training (BWSTT) technique which is fully passive in nature is presented in this paper. The approach does not require any powered means at the lower limbs and is implemented using a combination of coordinated joint locking/unlocking and flexible torque transfer mechanisms. The hip extension pertaining to the stance phase of the gait cycle is achieved through the stance foot being literally dragged by the treadmill belt while the required manoeuvring of the trunk is expected to be accomplished by the voluntary arm-support from the subject. The swing phase, on the other hand, is initiated through appropriately coupling the swing knee with the contralateral extending hip and eventually achieve full knee extension through switching the treadmill speed to a lower value. Considering adequate support from the able arms, the process effectively turns the frictional force at the foot-treadmill belt interface into an agent causing the required whole body mechanical energy fluctuation during the gait cycle. The simulation platform consists of a dynamic planer (sagittal) full body humanoid model along with the treadmill model developed within a CAD based software environment interfaced with passive viscoelastic joint properties implemented in Simulink. The voluntary upper body effort as well as control of the gait cycle are also developed within MATLAB/Simulink environment. The gait cycle generated using the new concept is thoroughly investigated through this simulation study.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».