Quasi-passive shoulder exoskeleton with enhanced assistance variability to adapt to frequent load changes
Notice bibliographique
Résumé
To develop an effective quasi-passive (QP) exoskeleton, maximizing its range of variable assistive torques while minimizing the energy required for this variation is crucial. However, achieving this goal has proven challenging so far owing to the common trade-off between the range of variable assistive torques and the energy required for torque variation. Additionally, the shoulder’s standby posture complicates the search for viable solutions. To tackle this issue, we derived design principles based on elastic potential energy field. Utilizing these principles, we developed a QP shoulder exoskeleton called adjustable shoulder exoskeleton (AD Exo), which successfully achieved a wide range of variable assistive torques with significantly reduced required energy for variation. Benchtop tests demonstrated a remarkable enhancement in variability, with a range of assistance spanning 6.37 Nm achieved with a variation energy of 0.9 J. In human trials, AD Exo significantly minimized the average percentage of maximum voluntary contraction in shoulder muscles. Compared to the condition without the exoskeleton (NE), the average muscle activation was reduced by 25% at the adjusted assistance (ADJ), 7.5% at the low assistance (LOW), and 6.7% at the high assistance (HIGH), respectively. Considering repetitive and long-term tasks, this reduction in muscle activity can accumulate, making AD Exo highly effective for alleviating shoulder muscle burden and fatigue. Furthermore, kinematic motions of wearers and actual assistive torque delivered to wearers were examined to analyze the underlying the assistive effect of the exoskeleton.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».