Projeto de um robô bípede para a reprodução da marcha humana.
Bibliographic record
Abstract
A análise da marcha humana é um dos principais recursos que podem ser utilizados no estudo e tratamento de patologias que envolvem o aparelho locomotor. O presente trabalho visa o projeto e a construção de um robô bípede antropomórfico para ser, juntamente com um laboratório de marcha, uma ferramenta de auxílio aos profissionais da saúde na análise da marcha humana. O robô construído é capaz de reproduzir, de uma forma assistida, padrões de marcha reais, cujos dados são previamente adquiridos por um laboratório de marcha. As características dimensionais e cinemáticas desse robô são semelhantes às de um corpo humano. Dessa forma, a escolha das dimensões dos membros do robô e das faixas de movimentação de suas articulações foi baseada em dados provenientes de corpos humanos. Além disso, para garantir uma semelhança ainda maior com o corpo humano, um mecanismo paralelo foi selecionado para ser o responsável pelos movimentos das articulações do tornozelo e do quadril. Um sistema de sensoriamento barato, baseado em sensores de inclinação e de contato, foi desenvolvido para avaliar a reprodução da marcha humana por parte do robô. Agora, para acionar o robô, servo motores controlados por sinais PWM foram utilizados. Esse trabalho também apresenta o desenvolvimento de um modelo dinâmico tridimensional do robô que considera a sua interação com o solo.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".