Using Dynamic Simulations to Estimate the Feasible Stability Region of Feet-In-Place Balance Recovery for Lower-Limb Exoskeleton Users
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, research into the balancing ca-pabilities of lower-limb exoskeletons has increased with hopes of achieving “crutch-less” stance and ambulation. However, achieving upright stability in underactuated bipedal robotics is difficult. Disturbances due to end-user interactions and actuator limitations further complicate any solutions. The current study was therefore aimed at establishing the generalized balancing capabilities of active robotic lower-limb exoskeletons through the use of predictive dynamic simulations. The ability to balance was assessed through the use of the feasible stability region (FSR), which is the region in whole-body center of mass (COM) position-velocity space where it is possible to recover upright balance through termination of the COM velocity. Direct collocation optimal control was used to estimate the baseline FSR for the human-only and human-exoskeleton system under various conditions. Additionally, Pareto optimization was used to establish trade-offs between the FSR and the motor torques that generate the necessary balance strategies, which determine the FSR. In general, our results indicated that baseline human-only and human-exoskeleton systems share similar balancing capabilities in terms of the FSR, regardless of the device's end-user mobility; however, features of the exoskeleton like high joint-level impedance and a shifted center of mass have detrimental impacts to the overall FSR size. Results from the Pareto optimization suggest that the full FSR can be nearly reached with a fraction of the required motor torques, thus protecting both the device and user. Future work will expand the current analyses to stepping strategies and control-design implementation in the Technaid Exo-H3.
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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 | 0,000 |
| 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 ».