Pairing Predictive Simulations and Human Experiments in Ankle Exoskeleton Walking
Notice bibliographique
Résumé
Exoskeletons can enhance human gait and reduce metabolic energy expenditure, potentially enabling users to walk further and longer before experiencing fatigue. However, metabolic energy reductions often require hours of walking to tune control parameters to the user and allow the user to adapt to the device through complex human-machine interactions. Predictive simulations could expedite this process by finding near-optimal device and gait parameters ahead of human testing. Here, we investigated if we could create participant specific predictive gait simulations that replicate energetic, kine-matic, and kinetic adaptations to walking with bilateral ankle exoskeletons. We hypothesized that our predictive simulations would generate similar metabolic reductions to those achieved by our human participants' and that these reductions would be explained by similar kinematic and kinetic adaptations. Our hypothesis was partially confirmed, as the simulations predicted an average change in metabolic energy expenditure (12.6± 3.3 %) that matched the experimentally measured change (13.0 ±7.1 %). Moreover, the ankle kinematics during both base-line and exoskeleton walking were similar. However, underlying kinetic responses during exoskeleton walking differed between the simulations and experiments. Furthermore, we did not correctly predict differences in metabolic savings for individual participants. We expect that these differences are related to factors such as individual adaptation rate, muscle activity, and musculotendon dynamics. We conclude that our predictive simulations are currently not accurate enough to predict individual adaptations when walking with an exoskeleton, despite being able to well predict average group changes in metabolic cost and kinematics.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».