Accurate Real-Time Joint Torque Estimation for Dynamic Prediction of Human Locomotion
Notice bibliographique
Résumé
Inverse dynamics is a common tool for determining human joint torques during walking. The traditional approaches rely on ground reaction force and kinematics measurements prior to analysis. A novel real-time hybrid method is proposed in this work by integrating a neural network and dynamic model that only requires kinematic data. An end-to-end neural network for direct joint torque estimation is also developed based on kinematic data. The neural networks are trained on a variety of walking conditions, including starting and stopping, sudden speed changes, and asymmetrical walking. The hybrid model is first tested in a detailed dynamic gait simulation (OpenSim) which results in root mean square errors less than 5 N.m and a correlation coefficient of greater than 0.95 for all the joints. Experiments demonstrate that the end-to-end model on average outperforms the hybrid model across the whole test when compared to the gold standard approach which requires both kinetic and kinematic information. The two torque estimators are also tested on one participant wearing a lower limb exoskeleton. In this case, the hybrid model (R 0.84) has significantly better performance than the end-to-end neural network (R 0.59). This indicates that the hybrid model is better applicable to scenarios which differ from the training data.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».