Autores:  (1) Mohammad Shushtari, Departamento de Ingeniería Mecánica y Mecatrónica, Universidad de Waterloo (smshushtari@uwaterloo.ca);  (2) Julia Foellmer, Departamento de Mecánica e Ingeniería Oceánica, Universidad Tecnológica de Hamburgo (julia.foellmer@tuhh.de);  (3) Sanjay Krishna Gouda, Departamento de Ingeniería Mecánica y Mecatrónica, Universidad de Waterloo y el Instituto de Rehabilitación de Toronto (KITE), Red de Salud Universitaria (arash.arami@uwaterloo.ca).  Tabla de enlaces   Resumen y 1 Introducción  2 resultados   2.1 Datos iniciales procesados para un participante representativo   2.2 Análisis general del rendimiento   2.3 Análisis de retratos de interacción   2.4 Estrategia de adaptación individual  3 Discusión   3.1 Adaptación humana   3.2 Importancia del análisis de la propiedad intelectual   4 Conclusión  5 métodos   5.1 Estrategias de control de retroalimentación   5.2 Configuración experimental   5.3 Protocolo experimental   5.4 Análisis de datos   Declaraciones   Apéndice A Datos complementarios de ejemplo   Apéndice B Comparación con la marcha natural   Referencias  2.1 Datos iniciales procesados para un participante representativo   2.2 Análisis general del rendimiento  La figura 3A muestra la suma del consumo de oxígeno de los participantes para cada uno de los bloques TBC, HTC y AMTC durante la marcha ultralenta, lenta y moderada. TBC y AMTC tienen la tasa metabólica más alta y más baja a todas las velocidades de marcha, respectivamente. La tasa metabólica resultante de AMTC es significativamente menor que la de otros controladores, en marcha ultralenta y lenta, donde AMTC resultó en una disminución del 22,9 % ± 17,1 (Friedman: p < 0,03, rango con signo de Wilcoxon: pT BC, AMT C < 0,01) y del 28,7 % ± 12,7 (Friedman: p < 0,005, rango con signo de Wilcoxon: pT BC, AMT C < 0,003) en el consumo total de oxígeno, respectivamente. El torque de interacción absoluto medio total se ilustra de manera similar para los participantes en la figura 3B. AMTC tiene el par de interacción más bajo en comparación con TBC y HTC, lo que indica el menor desacuerdo entre la asistencia del exoesqueleto y el movimiento deseado por el usuario. Con respecto a TBC, AMTC muestra una reducción del 17,1 ± 12,5 %, 12 ± 15 % y 9,2 ± 7,7 % en la interacción total humano-exoesqueleto en caminatas ultralentas, lentas y de velocidad moderada, respectivamente. La diferencia es estadísticamente significativa en la caminata ultralenta (Friedman: p < 0,04, rango con signo de Wilcoxon: pT BC, AMT C < 0,01). En comparación con HTC, AMTC muestra una reducción del 19,8 ± 21,1 %, 17,9 ± 10,1 % y 18,1 ± 9,9 % en la interacción total humano-exoesqueleto. Estas diferencias son estadísticamente significativas en el caso de la marcha lenta (Fridman: p < 0,03, rango con signo de Wilcoxon: pHT C, AMT C < 0,004) y de velocidad moderada (Fridman: p < 0,0008, rango con signo de Wilcoxon: pHT C, AMT C < 0,004). La figura 3C muestra el esfuerzo muscular total de la pierna derecha de los participantes durante la marcha ultralenta, lenta y de velocidad moderada en los tres controladores diferentes. La marcha natural sin el exoesqueleto tiene el menor esfuerzo muscular total en comparación con otros casos en los que está involucrado el exoesqueleto. Esto es esperable ya que llevar el exoesqueleto añade unos 17 kg de peso extra al cuerpo, lo que resulta en un mayor esfuerzo muscular. Entre los tres controladores, TBC tiene el mayor esfuerzo muscular total a todas las velocidades. El esfuerzo muscular total de AMTC y HTC son similares en todos los casos, mientras que AMTC es ligeramente inferior y superior en velocidades ultralentas y moderadas, respectivamente. Ninguna de las diferencias identificadas es estadísticamente significativa.  2.3 Análisis de retratos de interacción   2.4 Estrategia de adaptación individual   Este artículo está   bajo la licencia CC BY-NC-ND 4.0 DEED. disponible en arxiv

Part of HackerNoon's growing list of open-source research papers, promoting free access to academic material.

EXOSELF.tech

Exoself fuses technology and soul, amplifying abilities, and redefining limits, where the self evolves beyond boundaries

¿Qué tecnología de exoesqueleto es más suave para tus músculos?

About Author

COMENTARIOS

ETIQUETAS

ESTE ARTÍCULO FUE PRESENTADO EN

Related Stories

Toque para ganar: Telegram puede incorporar a los próximos 10 mil millones de usuarios de criptomonedas antes de Solana

Valhalla de Floki se une como patrocinador asociado de la gira de la India por Sri Lanka

Telegram: el puente de Crypto Island hacia el continente

Toque para ganar: Telegram puede incorporar a los próximos 10 mil millones de usuarios de criptomonedas antes de Solana

Valhalla de Floki se une como patrocinador asociado de la gira de la India por Sri Lanka

Telegram: el puente de Crypto Island hacia el continente

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps