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Enregistrement W1549592428 · doi:10.5772/6202

Motion Control of a Robot Manipulator in Free Space Based on Model Predictive Control

2008· book-chapter· en· W1549592428 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInTech eBooks · 2008
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Control Systems Optimization
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésModel predictive controlControl theory (sociology)Computer scienceMotion (physics)Control (management)Motion controlManipulator (device)RobotControl engineeringEngineeringArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This chapter presented a simplified approach to predictive control adapted to robot manipulators. Control schemes were derived for velocity control as well as position tracking, leading to general predictive equations that do not require online optimization. Several justified simplifications were made on the deterministic part of the typical predictive control in order to obtain a compromise between the accuracy of the model and the computation time. These simplifications can be seen as a means of combining the advantages of predictive control with the simplicity of implementation of a computed torque method and the fast computing time of a PID. Despite all these simplifications, experimental results on a 6-DOF cable-driven parallel manipulator demonstrated the effectiveness of the method in terms of performance. The method using the exact solution of the optimal control appears to alleviate two of the main drawbacks of predictive control for manipulators, namely: the complexity of the implementation and the computational burden.Further investigations should focus on the stability analysis using Lyapunov functions and also on the demonstration of the robustness of the proposed control law.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,982
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,182 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle