Walking gait of a planar bipedal robot with four-bar knees
Bibliographic record
Abstract
La conception d’une articulation de genou est un problème majeur en robotique et en biomécanique pour augmenter la compatibilité entre les prothèses et les mouvements de l’homme ainsi que pour améliorer les performances des robots bipèdes. Nous proposons une nouvelle conception pour l’articulation du genou d’un robot bipède. Cette articulation a une structure parallèle à 4-barres. L’avantage de cette structure est de produire une translation du centre de rotation instantanée de l’articulation du genou, similaire à celui de l’articulation du genou humain. Nous proposons d’étudier les performances énergétiques au cours d’un mouvement de marche pour un robot bipède équipé de cette articulation à l’aide d’un critère sthénique. Cette marche est une succession de phases de double appui et de simple appui séparées par des impacts impulsionnels. Durant la phase de double appui, les deux pieds sont en rotation. Elle se termine lors du contact à plat du pied avant et du décollement du pied arrière. La phase de simple appui se termine lors du contact du talon pied en balancement sur le sol. Un problème d’optimisation paramétrique est utilisé afin de générer ces mouvements de marche cyclique. La contribution principale de cet article est de montrer l’influence des phases de double appui lors d’une marche cyclique pour cette nouvelle conception de robot.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
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".