This study has designed a walking mechanism that is able to pass by a variety of environments, such as slope, obstructions, special surface in there, the mechanism suggested by Janssen has shown an ideal bridge structure made of 11 joints. V in the study, these programs are use that is m-sketch, m-designer, Janssen mechanism optimization solver for the optimum design of m-sketch, 3D component reflecting the given strip dimension is used because there is a limit in the given. As a result, a stable mechanism for walking could be implemented.
A method to adaptively control leg-ends trajectories of a five-legged walking robot, Cepheus-2, has been developed in terms of a kind of a table look-up method. Cepheus-2 is a five-legged robot with a pentagonal body with two joints of each leg. The robot control system has a hierarchical autonomic-integrated architecture with a main computer (PC), a manager and servo modules. Being given the goals of walking by the main computer, the manager module assigns a type of leg-end trajectories of which data are described with the work space coordinates for the legs. Every servo module generates the joint angle data. In steady walking of the robot on flat floor without obstacle, two joints have to generate the assigned trajectory and five legs ...
The purpose of this study was to investigate the effect of different obstacle heights on the plantar foot pressure during obstacle crossing. Sixteen healthy adults who had no musculoskeletal disorders were instructed to perform unobstructed level walking and to step over obstacles corto 10cm, 20cm, 30cm. Plantar foot forces and pressures were recorded by the Footmat system(Tekscan, Boston, USA) during level and obstacle walking with barefoot. Plantar foot surface was defined as seven regions for pressure measurement; two toe regions, three forefoot regions, one midfoot region, one heel region. One-way ANOVA was used to compare each region data of foot according to various heights. The results indicated that there are significant differences on peak pressure and maximal forces regarding each region at stance phase. As height of obstacle became high, the pathway of COP had a tendency to be short and abducted. Plantar pressure of foot could be changed by obstacle height and these findings demonstrated that obstacle with different height have an effect on structure and function of the foot.
Background: Obstacle training affects lower limb muscle activity, balance, reducing the risk of falls, and making gait more stable. Objects: This study aimed to investigate the effects of aquatic and ground obstacle training on balance and muscle activity in patients with chronic stroke. Methods: The study subjects included 30 patients with stroke, who were divided into aquatic ($n_1=15$) and ground ($n_2=15$) groups. Groups underwent obstacle training three times per week, 30 min per session, for six weeks that went as follows: walking over sites with the paralyzed leg, stepping onto and down from a box step, and walking over obstacles with the non-paralyzed leg. Results: The experimental results were obtained by comparing muscle activity. Activity of the rectus femoris, biceps femoris, tibialis anterior, and gastrocnemius were significantly increased in the aquatic group (p<.05). Activity of the biceps femoris and tibialis anterior were significantly increased in the ground group (p<.05); however, the rectus femoris and gastrocnemius were not significantly different. In the comparison of maximal distance regarding the limits of stability, it was significantly increased on the non-affected side, affected side, and anterior and posterior distance in the aquatic group (p<.05). It was significantly increased in the non-affected side and anterior and posterior distance the ground group (p<.05); however, maximal distance on the affected side distance was not significantly different. Conclusion: Gait training with aquatic and ground obstacles is effective for improving balance and gait ability of patients with stroke. However, it was more effective for the aquatic group than for the ground group.
Legged robots can avoid an obstacle by crawling-over or striding, according to the obstacle’s nature and the current state of the robot. Thus, it can be observed that the mobility efficiency to reach a destination is improved by such action. Moreover, if robots have many legs like 4-legged or 6-legged types, then the robot movement range is affected by the order of swing leg. In this paper, the avoidance action of a quadruped robot is generated by a neural network (NN) whose inputs are information on the position of the destination, the obstacle configuration and the robot's self-state. To realize a free gait in static walking, the order of swing leg is determined using an another NN whose inputs are the amount of movements and the robot’s self-state. The design parameter of the latter NN is adjusted by using genetic algorithm (GA).
This paper proposes the necessity of a walking period in footstep planning and details situations in which it should be considered. An optimization-based fast footstep planner that takes the walking period into consideration is also presented. This footstep planner comprises three stages. A binary search is first used to determine the walking period. The front stride, side stride, and walking direction are then determined using the modified rapidly-exploring random tree algorithm. Finally, particle swarm optimization (PSO) is performed to ensure feasibility without departing significantly from the results determined in the two stages. The parameters determined in the previous two stages are optimized together through the PSO. Fast footstep planning is essential for coping with dynamic obstacle environments; however, optimization techniques may require a large computation time. The two stages play an important role in limiting the search space in the PSO. This framework enables fast footstep planning without compromising on the benefits of a continuous optimization approach.
This paper describes the design and manufacture of a ankle two-axis force sensor of a walking assist robot for hemiplegic leg patient. The walking assist robot for the hemiplegic leg patient can safely control the robot by detecting whether the foot wearing the walking assist robot is in contact with the obstacle or not. To do so, a two-axis force sensor should be attached to the robot's ankle. The sensor is used to measure the force of a patient's ankle lower part. The two-axis force sensor is composed of a Fx force sensor, a Fy force sensor and a pulley, and they detect the x and y direction forces, respectively. The two-axis force sensor was designed using by FEM(Finite Element Method), and manufactured using by strain-gages. The characteristics experiment of the two-axis force sensor was carried out respectively. The test results indicated that the interference error of the two-axis force sensor was less than 1.2%, the repeatability error and the non-linearity of the two-axis force sensor was less than 0.04% respectively. Therefore, the fabricated two-axis force sensor can be used to measure the force of ankle lower part in the walking assist robot.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.17
no.4
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pp.245-254
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2014
In this paper, stable and robust dynamic walking for a biped motion is proposed. To success this objective, the following structures are processed. In this paper, the proposed control method is one that adjusts actual zero moment position to move to the closest possible point in the stable area instead of following desired zero moment position. This minimizes energy consumption with the smallest joint movements. The proposed control method makes mechanical energy that drives lower limb of the bipedal robot efficient. In this paper, walking experiment is carried out with the three control structures mentioned above. The trajectory generated by off-line is illustrated by performing to walking on flat ground. experiment with an obstacle whose height is lower than that of trajectory is executed to validate dynamic motion.
Park, Kwang-Phil;Ha, Sol;Cho, Yoon-Ok;Lee, Kyu-Yeul
Journal of the Korea Society for Simulation
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v.19
no.4
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pp.1-9
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2010
In this paper, advanced evacuation analysis simulation on a passenger ship is performed. Velocity based model has been implemented and used to calculate the movement of the individual passengers under the evacuation situation. The age and gender of each passenger are considered as the factors of walking speed. Flocking algorithm is applied for the passenger's group behavior. Penalty walking velocity is introduced to avoid collision between the passengers and obstacles, and to prevent the position overlap among passengers. Application of flocking algorithm and penalty walking velocity to evacuation simulation is verified through implementation of the 11 test problems in IMO (International Maritime Organization) MSC (Maritime Safety Committee) Circulation 1238.
Song, Chi kwang;Park, Jung bin;Choi, Hoon;Kim, Jong hyuk;An, Hyun kyum;Lee, Gun hee
Proceeding of EDISON Challenge
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2016.03a
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pp.477-480
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2016
Based on the Jansen mechanism theory, a walking robot is developed, which is able to overcome the given obstacles. Taking joint positions and leg directions as design parameters, the walking robot is analyzed. In order to analyze and optimize the leg motion, Edison program and Jansen mechanism optimization solver are used, respectively. It is found that Edison program is so effective to determine joint variables and position of leg direction. With the help of these programs, lots of trials or errors could be saved.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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