Turning Strategies While Walking on an Omnidirectional Treadmill With Virtual Reality
Notice bibliographique
Résumé
Omnidirectional treadmills with virtual reality (ODTVR) offer a promising alternative for training complex locomotor tasks that require changes in direction, but their effects on locomotion remain unclear. This study examined the impact of a motorized self-paced ODTVR setup on axial body segment coordination and spatiotemporal gait parameters during a turning while walking task. Kinematic data of twenty healthy young adults were collected as they walked and turned in different directions and under three conditions (ODTVR, as well as omnidirectional treadmill (ODT) without VR, and overground (OVG) without VR). Results revealed a similar sequence of segment reorientation across conditions, which was initiated with the head, followed by the thorax, pelvis and heading. However, earlier onsets (242-250 ms), and marginally smaller segment reorientation amplitudes (2-3 $^{\circ }\text {)}$ , were observed in the ODTVR vs. other conditions. Slower walking speeds and shorter step lengths were generally observed in the ODT vs. OVG condition, with further decreases in the ODTVR condition. Standardized questionnaires revealed that ODTVR walking was perceived as non-anxiogenic and easy to use, but that it induced a moderate sense of presence and elevated simulator sickness. Findings indicate that alterations in body segment coordination during ODTVR walking, while subtle, are primarily caused by VR, but walking speed and step length were affected by both the ODT and VR. While the differences induced by ODTVR walking should be taken into consideration, the present findings support its use for clinical and experimental purposes. They also highlight the importance of accounting for habituation and user experience in future applications.
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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 ».