Coordinating limbs and spine: (Pareto-)optimal locomotion in theory, in vivo, and in robots
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Among vertebrates, patterns of movement vary considerably, from the lateral spine-based movements of fish and salamanders to the predominantly limb-based movements of mammals. Yet, we know little about why these changes may have occurred in the course of evolution. Lizards form an interesting intermediate group where locomotion appears to be driven by both motion of their limbs and lateral spinal undulation. To understand the evolution and relative advantages of limb versus spine locomotion, we developed an empirically informed mathematical model as well as a robotic model and compared in silico predictions to in-vivo data from running and climbing lizards. Our mathematical model showed that, if limbs were allowed to grow to long lengths, movements of the spine did not enable longer strides, since spinal movements reduced the achievable range of motion of the limbs before collision. Yet, in-vivo data show lateral spine movement is widespread among a diverse group of lizards moving on level ground or climbing up and down surfaces. Our climbing robotic model was able to explain this disparity, showing that increased movement of the spine was energetically favourable, being associated with a reduced cost of transport. Our robot model also revealed that stability, as another performance criterion, decreased with increased spine and limb range of motion—detailing the trade-off between speed and stability. Overall, our robotic model found a Pareto-optimal set of strides—when considering speed, efficiency, and stability—requiring both spine and limb movement, which closely agreed with movement patterns among lizards. Thus we demonstrate how robotic models, in combination with theoretical considerations, can reveal fundamental insights into the evolution of movement strategies among a broad range of taxa.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».