A Unified Gait Phase Estimation and Control of Exoskeleton using Virtual Energy Regulator (VER)
Notice bibliographique
Résumé
Virtual Energy Regulator (VER) is a time independent controller that can generate stable limit cycles in lower-limb exoskeleton devices. In this work, we apply VER to control a lower-limb exoskeleton for assistive walking. We design two different limit cycles for hip and knee joints to assist the user during overground walking with the Indego explorer lower-limb exoskeleton. We tested the designed VER on a single participant for overground walking at a self-selected speed. Interestingly, due to VER time-independent nature, it can properly coordinate with the user’s motions and produce mechanically stable overground walking in which the user can walk overground without a walker or crutches. The resultant gait is also more similar to a normal gait with improved range of motion compared to cases without controller; range of motion improved from $42.9 \pm 4.8{deg}$ and $44.9 \pm 4.9 {deg}$ to $46.6 \pm 1.3 {deg}$ and $63.0 \pm 6.8 {deg}$ at hip and knee joints, respectively. Especially, for the knee joint, the user is able to fully extend her knee during stance phase only when the VER is in the loop. In VER, the radius of each desired limit cycle is a function of phase. Accordingly, during walking, the internal phase of the VER is a monotonically increasing parameter that can be considered as a candidate for real-time gait phase estimation and heel-strike event detection. Hence, for gait phase estimation, VER relies only on a single joint position provided by the exoskeleton.
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 ».