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Enregistrement W7117294949 · doi:10.1371/journal.pone.0338501

Controlling a simple model of bipedal walking to adapt to a wide range of target step lengths and step frequencies

2025· article· en· W7117294949 sur OpenAlexafffund
Sina Mehdizadeh, James Maxwell Donelan

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRobotic Locomotion and Control
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésControl theory (sociology)GaitStiffnessRange (aeronautics)SwingStability (learning theory)TrajectoryConvergence (economics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We tested whether the same control principles that support steady-state walking are sufficient for robust, and rapid gait adaptations over a wide range of step lengths and frequencies. We begin by demonstrating that periodic gaits exist at combinations of step frequency and step length that span the full range of gaits achievable by humans. However, their open-loop stability is not enough to rapidly transition to target gaits. Next, we show that actuating with only one push-off and one hip spring of fixed stiffness cannot fully control the walker in the entire gait space. We solve this by adding a second hip spring with an independent stiffness to actuate the second half of the swing phase. This allowed us to design local feedback controllers that provided rapid convergence to target gaits by making once-per-step adjustments to control inputs. To adapt to a range of target gaits that vary over time, we interpolated between local controllers. This policy performs well, accurately tracking rapidly varying combinations of target step length and step frequency with human-like response times.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,506
Score d'incertitude au seuil0,514

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,187 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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