Design of a Soft Upper Body Exosuit to Reduce Strain on Trunk Muscles During Gait
Notice bibliographique
Résumé
Trunk lean is a phenomenon that occurs naturally in humans during gait, believed to help maintain stability by moving the body’s center of gravity over the base of support. However, excessive strain on the trunk muscles can lead to injury. This is especially relevant to the elderly who have a more pronounced trunk lean and reduced gait speed, as the trunk is key to gait stability. Therefore, the motivation for this project was to investigate if a soft upper body exosuit can assist in gait by reducing strain on the trunk muscles during trunk lean thereby improving stability, ease of gait, and lowering risk of injury. The first phase of the project was a literature review to see what work had been done regarding upper body exosuits and to see what can be done to improve upon/modify existing designs to be optimized for targeting trunk lean. The next phase was mathematically modelling the upper body to guide the design of the exosuit’s torque requirements. This model used static moment analysis using published data on the locations of the center of mass of various limbs. Following this was the CAD design and fabrication of the exosuit, of which two prototypes were constructed, as the first lacked sufficient strength due to a numerical error. The suit is actuated via a cable system in which two motors, mounted at the base of the neck, route cables down the back and anchor them at the thighs. The tension can then be adjusted by the user to match whatever their natural trunk lean angle is. Future work for this project includes incorporating an IMU so the tension can be adjusted dynamically based on the user’s trunk lean angle at any given time, as well as improving the device’s structural integrity to improve durability.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».