Energy-Efficient Actuator Design Principles for Robotic Leg Prostheses and Exoskeletons: A Review of Series Elasticity and Backdrivability
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Robotic leg prostheses and exoskeletons have traditionally been designed using highly-geared motor-transmission systems that minimally exploit the passive dynamics of human locomotion, resulting in inefficient actuators that require significant energy consumption and thus provide limited battery-powered operation or require large onboard batteries. Here we review two of the leading energy-efficient actuator design principles for legged and wearable robotic systems: series elasticity and backdrivability. As shown by inverse dynamic simulations of walking, there are periods of negative joint mechanical work that can be used to increase efficiency by recycling some of the otherwise dissipated energy using series elastic actuators and/or backdriveable actuators with energy regeneration. Series elastic actuators can improve shock tolerance during foot-ground impacts and reduce the peak power and energy consumption of the electric motor via mechanical energy storage and return. However, actuators with series elasticity tend to have lower output torque, increased mass and architecture complexity due to the added physical spring, and limited force and torque control bandwidth. High torque density motors with low-ratio transmissions, known as quasi-direct drives, can likewise achieve low output impedance and high backdrivability, allowing for safe and compliant human-robot physical interactions, in addition to energy regeneration. However, torque-dense motors tend to have higher Joule heating losses, greater motor mass and inertia, and require specialized motor drivers for real-time control. While each actuator design has advantages and drawbacks, designers should consider the energy-efficiency of robotic leg prostheses and exoskeletons during daily locomotor activities besides continuous level-ground walking.
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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) | 0,001 | 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 découle