Coordinated human-exoskeleton locomotion emerges from regulating virtual energy
Notice bibliographique
Résumé
Lower-limb exoskeletons have demonstrated great potential for gait rehabilitation in individuals with motor impairments; however, maintaining human-exoskeleton coordination remains a challenge. The coordination problem, referred to as any mismatch or asynchrony between the user's intended trajectories and exoskeleton desired trajectories, leads to sub-optimal gait performance, particularly for individuals with residual motor ability. Here, we investigate the virtual energy regulator (VER)'s ability to generate coordinated locomotion in lower limb exoskeleton. Contribution: (1) In this paper, we experimented VER on a group of nine healthy individuals at different speeds (0.6m/s - 0.85m/s) to study the resultant gait coordination and naturalness on a large group of users. (2) The resultant assisted gait is compared to the natural and passive (zero-torque exoskeleton) walking conditions in terms of muscle activities, kinematic, spatiotemporal and kinetic measures, and questionnaires. (3) Moreover, we presented the VER's convergence proof considering the user contribution to the gait and introduced a metric to measure the user's contribution to gait. (4) We also compared VER performance with the phase-based path controller in terms of muscle effort reduction and joint kinematics using three able-bodied individuals. Results: (1) The results from the VER demonstrate the emergence of natural, coordinated locomotion, resulting in an average muscle effort reduction ranging from 13.1% to 17.7% at different speeds compared to passive walking. (2) The results from VER revealed improvements in all indicators towards natural gait when compared to walking with a zero-torque exoskeleton, for instance, an enhancement in average knee extension ranging from 3.9 to 4.1 degrees. All indicators suggest that the VER preserves natural gait variability and user engagement in locomotion control. (3) Using VER also yields in 13.9%, 15.1%, and 7.0% average muscle effort reduction when compared to the phase-based path controller. (4) Finally, using our proposed metric, we demonstrated that the resultant locomotion limit cycle is a linear combination of human-intended limit cycle and the VER's limit cycle. These findings may have implications for understanding how the central nervous system controls our locomotion.
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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 | 0,000 | 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 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 ».