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Enregistrement W4294325294 · doi:10.1177/09596518221116268

Flatness tracking control scheme of rehabilitation exoskeleton robot with dynamic uncertainties

2022· article· en· W4294325294 sur OpenAlexaff
Soraya Bououden, Brahim Brahmi, Mohammad Habibur Rahman, Maarouf Saad

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Institution of Mechanical Engineers Part I Journal of Systems and Control Engineering · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueProsthetics and Rehabilitation Robotics
Établissements canadiensÉcole de Technologie SupérieureCollege Ahuntsic
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExoskeletonRobustness (evolution)Control theory (sociology)RobotFlatness (cosmology)Computer scienceControl engineeringNonlinear systemController (irrigation)Lyapunov stabilityEngineeringSimulationArtificial intelligenceControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Artificial limbs are new robotic devices created to help stroke victims in the rehabilitation process. In this article, we focus our work on applying passive, active or assistive control strategies to provide a physical assistance and rehabilitation by a 7-degree-of-freedom exoskeleton robot with nonlinear uncertain dynamics and unknown bounded external disturbances due to the robot user’s physiological characteristics. The flatness controller combined with time-delay estimation is designed for the 7-degree-of-freedom exoskeleton robot called ETS-MARSE (Ecole de Technologie Supérieure—Motion Assistive Robotic-exoskeleton for Superior Extremity) in order to ensure a passive rehabilitation exercises with a high level of tracking accuracy and robustness against the uncertainty constraints. The stability analysis of such systems is proven using the Lyapunov–Krasovskii functional theory. This approach is illustrated by experimental results with healthy human to highlight the efficiency of the suggested controller scheme.

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 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)0,001
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,201
Score d'incertitude au seuil0,531

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,176
Écart entre enseignants0,172 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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