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Enregistrement W4410610915 · doi:10.1088/1748-3190/addc27

Investigating the effect of morphology on the terrestrial gaits of amphibious fish using a reconfigurable robot

2025· article· en· W4410610915 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueBioinspiration & Biomimetics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRobotic Locomotion and Control
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesH2020 European Research Council
Mots-clésComputer scienceFish locomotionAnatomyAppendageFish <Actinopterygii>BendingBiologyEngineeringStructural engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The relationship between morphology and locomotion performance in amphibious fish remains poorly understood, particularly in axial-appendage-based and appendage-based movements. To address this, we introduce Polymander, a reconfigurable robot capable of mimicking Polypterus -like walking and mudskipper-like crutching, enabling systematic investigation of body length and limb movement. Using a CPG-driven controller, we optimize locomotion patterns via multi-objective optimization in simulation, comparing resulting Pareto fronts across different morphological configurations. Our results reveal that (1) mudskipper-like crutching is better suited for short bodies, while Polypterus -like walking is better suited for longer bodies; (2) symmetric anterior-to-posterior motion of the limbs is optimal for crutching, while increased anterior limb movement benefits Polypterus -like walking; and (3) sufficient limb strength is necessary for crutching but less so for walking, where axial bending mitigate its effects. Overall, our findings provide a potential explanation of why Polypterus and mudskippers adopt their distinct gaits, emerging as optimal solutions for their morphology within the broader space of all possible gaits.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,134
Score d'incertitude au seuil0,328

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,222 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle