Traversability Analysis of a Novel One-DOF Robotic Leg
Notice bibliographique
Résumé
In legged mobile robotics the most common approach is to design fully actuated legs with several degrees of freedom (DOF) in order to successfully navigate through rough terrains. However, simpler leg architectures with as few as one-DOF have been developed in the past to achieve the very same goal. The ability of these simpler legs to traverse uneven terrains is arguably limited with respect to multi-DOF designs, but in some applications the reduction of the DOF and hence, of the number of actuators, as well as the simplicity of the associated control could be a great advantage and the decisive argument. In this paper, the authors propose a novel one-DOF robotic leg that has been specially designed to achieve the greatest robustness possible with respect to the difficult terrains it has to traverse. In order to do that, a method to analyze and optimize any one-DOF robotic leg with respect to its ability to overcome obstacles is proposed here. This method is based on a simple and efficient novel technique to generate synthetic terrains combined with a simulation algorithm estimating the traversability of the particular one-DOF leg design under scrutiny. To illustrate the generality of the proposed method, it is used to design both an optimal leg with the architecture presented here for the first time and also, one with the most common one-DOF leg architecture found in the literature.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».