Identification of Friction Coefficient for Constrained Robotic Tasks
Notice bibliographique
Résumé
Correct modeling of friction forces during constrained robotic operations is critical to high-fidelity contact dynamics simulation. Such simulations are particularly important for the development, mission planning and operations analysis of space robotic systems. Most existing friction models employ the coefficient of friction to capture the relationship between the friction force and the normal load. Hence, accurate identification of this parameter is prerequisite to accurate simulation. This issue is particularly important for space robotic operations since friction characteristics of materials are very different in space. In this manuscript, the problem of identification of the coefficient of friction is investigated experimentally and numerically. The motivating application being space manipulator systems, our principal objective is to develop a practical off-line identification algorithm, requiring minimum number of measurements from sensors available on space robots. To this end, a strategy is proposed to determine the coefficient of friction by using only the measured end-effector forces. The key idea behind the method is that during one-point contact, these forces represent the contact force and hence, can be directly used to calculate the coefficient of friction. The proposed approach is tested with the experimental data from peg insertion experiments conducted on a planar robotics test-bed with a specially designed contact interface. The algorithm is generalized to arbitrary complex geometries and applied to identify the coefficient of friction for a simulated battery drop test.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».