Preliminary Development of a Robotic Hip-Knee Exoskeleton with 3D-Printed Backdrivable Actuators
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Robotic exoskeletons can provide powered locomotor assistance and rehabilitation to persons with mobility impairments due to aging and/or physical disabilities. Here we present the preliminary development and systems integration of T-BLUE - a modular, bilateral robotic hip-knee exoskeleton with 3D-printed backdriveable actuators. We retrofitted commercially available passive postoperative orthoses with open-source 3D-printed actuators to minimize cost and improve accessibility. The actuators are of quasi-direct drive design with high-torque density brushless DC motors and low gearing (15:1 transmission ratio) for low output impedance and high backdrivability, therein allowing for energy-efficient and dynamic human-robot physical interaction and legged locomotion. The modular design allows the exoskeleton to be customized and adapted to different users (e.g., persons with lateral vs. bilateral mobility impairments) and different hip-knee joint configurations. The goals of this preliminary study were to describe our experience with regards to the repeatability of the open-source 3D-printed actuators in engineering practice and the feasibility of integrating the actuators into wearable robotics hardware. This qualitative research serves as a first step towards using the robotic exoskeleton to support the development and testing of novel controller designs and rehabilitation protocols for different locomotor activities of daily living. We are especially interested in populations that could benefit from partial locomotor assistance such as older adults and/or persons with osteoarthritis. Future research will involve benchtop testing to quantitatively evaluate the actuator performance in terms of dynamics and energy-efficiency.
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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».