A robotic bipedal model for human walking with slips

Abstract—Slip is the major cause of falls in human locomo-tion. We present a new bipedal modeling approach to capture and predict human walking locomotion with slips. Compared with the existing bipedal models, the proposed slip walking model includes the human foot rolling effects, the existence of the double-stance gait and active ankle joints. One of the major developments is the relaxation of the non-slip assumption that is used in the existing bipedal models. We conduct extensive experiments to optimize the model parameters and to validate the proposed walking model with slips. The experimental results demonstrate that the model successfully predicts the human walking and recovery gaits with slips. I

Shoe–Floor Interactions in Human Walking With Slips: Modeling and Experiments

Shoe–floor interactions play a crucial role in determining the possibility of potential slip and fall during human walking. Biomechanical and tribological parameters influence the friction characteristics between the shoe sole and the floor and the existing work mainly focus on experimental studies. In this paper, we present modeling, analysis, and experiments to understand slip and force distributions between the shoe sole and floor surface during human walking. We present results for both soft and hard sole material. The computational approaches for slip and friction force distributions are presented using a spring-beam networks model. The model predictions match the experimentally observed sole deformations with large soft sole deformation at the beginning and the end stages of the stance, which indicates the increased risk for slip. The experiments confirm that both the previously reported required coefficient of friction (RCOF) and the deformation measurements in this study can be used to predict slip occurrence. Moreover, the deformation and force distribution results reported in this study provide further understanding and knowledge of slip initiation and termination under various biomechanical conditions

Modélisation de l'effet de la direction de la perte d'équilibre sur le seuil de perturbation des jeunes adultes

Les chutes représentent plus d’un quart des blessures menant à la mort à travers la population canadienne et plus de la moitié des hospitalisations, les personnes âgées étant les plus vulnérables. La méthode du seuil de perturbation a fait ses preuves pour la prédiction des chutes pour différentes perturbations posturales (relâchement d’une inclinaison, tirage à la taille, translation de surface et leurs combinaisons), différents groupes d’âge (jeunes, mi-âgés et âgés), et différentes directions de perte d’équilibre (avant, côté et arrière). Ce seuil se définit par la régression linéaire entre la position et la vitesse angulaire des participants au temps de réaction pour les perturbations posturales à amplitude maximale. Au-dessus de ce seuil, le participant ne parvient plus à rétablir son équilibre et chute. Si les aspects expérimentaux et théoriques se sont développés ces dernières années, l’effet de la direction de perte d’équilibre n’a pas encore été modélisé. Or la direction de la perte d’équilibre détermine la zone du corps impactant le sol et donc les complications cliniques pouvant être provoquées par une chute. Le modèle de pendule inverse sur surface glissante avait déjà montré son efficacité à simuler le seuil de perturbation vers l’avant pour plusieurs groupes d’âge et diverses perturbation posturales. Dans ce projet de maitrise, la modélisation d’essais expérimentaux récents à la limite du rétablissement de l’équilibre pour le relâchement d’une inclinaison, la translation de surface et leur combinaison pour de jeunes adultes en santé dans les trois directions de perte d’équilibre a prouvé que le modèle de pendule inverse sur surface glissante est également adapté pour la prédiction de l’issue de telles perturbations posturales vers le côté et l’arrière. En particulier, les erreurs entre les positions et les vitesses angulaires expérimentales et théoriques étaient inférieures à 2% (0.7deg) et 5% (10deg/s), ce qui était inférieur à l’écart type du seuil de perturbation expérimental de 15% (5.3deg) et 15% (32deg/s) respectivement. Les seuils de perturbation expérimentaux et théoriques étaient aussi similaires et se déplaçaient vers l’origine si la direction de la perte d’équilibre variait de l’avant vers le côté ou de l’avant vers l’arrière. Le modèle de pendule inverse sur surface glissante a ensuite permis d’estimer le seuil de perturbation des adultes mi-âgés et âgés soumis à des pertes d’équilibre vers le côté et l’arrière, afin de prévoir les paramètres expérimentaux optimaux des études expérimentales à venir. La méthode présentée dans ce mémoire permet de s’affranchir de l’estimation fastidieuse de la vitesse du tapis et des angles d’inclinaison optimaux par essai et erreur par la génération rapide de « cartes de perturbation » spécifiques à chaque groupe d’âge et direction de perte d’équilibre. Enfin, le modèle de pendule inverse sur surface glissante a également été bonifié pour modéliser le trébuchement et la glissade, afin de servir de base de prédiction à la conception des futurs montages expérimentaux pour ces perturbations posturales. Seul le paramétrage du modèle est ajusté afin de représenter ces nouvelles perturbations posturales, donc ses équations restent inchangées. En l’absence de données expérimentales spécifiques, seule une validation conceptuelle a pu être menée à partir de données issues de la littérature

Bipedal Model and Hybrid Zero Dynamics of Human Walking with Foot Slip

Foot slip is one of the major causes of falls in human locomotion. Analytical bipedal models provide an insight into the complex slip dynamics and reactive control strategies for slip-induced fall prevention. Most of the existing bipedal dynamics models are built on no foot slip assumption and cannot be used directly for such analysis. We relax the no-slip assumption and present a new bipedal model to capture and predict human walking locomotion under slip. We first validate the proposed slip walking dynamic model by tuning and optimizing the model parameters to match the experimental results. The results demonstrate that the model successfully predicts both the human walking and recovery gaits with slip. Then, we extend the hybrid zero dynamics (HZD) model and properties to capture human walking with slip. We present the closed-form of the HZD for human walking and discuss the transition between the non-slip and slip states through slip recovery control design. The analysis and design are illustrated through human walking experiments. The models and analysis can be further used to design and control wearable robotic assistive devices to prevent slip-and-fall