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Enregistrement W1976430043 · doi:10.1109/iros.2010.5649041

Teleoperation of AZIMUT-3, an omnidirectional non-holonomic platform with steerable wheels

2010· article· en· W1976430043 sur OpenAlexaff
François Ferland, Lionel Clavien, Julien Frémy, Dominic Létourneau, François Michaud, Michel Lauria

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueControl and Dynamics of Mobile Robots
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOmnidirectional antennaHolonomicActuatorChassisPropulsionPayload (computing)TorqueEngineeringAutomotive engineeringComputer scienceComputer hardwareEmbedded systemSimulationAntenna (radio)Electrical engineeringAerospace engineeringNetwork packet

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AZIMUT-3 is an omnidirectional non-holonomic (or pseudo-omnidirectional) robotic platform intended for safe human-robot interaction. In its wheeled configuration, shown in Fig. 1, AZIMUT-3 uses eight actuators for locomotion: four for propulsion and four for steering the wheels, which can rotate 180 degrees around their steering axis. Propulsion is done using standard DC brushless motors (Bayside K064050-3Y) with optical encoders (US Digital E4-300-157-HUB, 0.3 deg of resolution), capable of reaching 1.47 m/s. The platform uses steerable wheels motorized using differential elastic actuators (DEA), which provide compliance, safety and torque control capabilities. AZIMUT-3's hardware architecture consists of distributed modules for sensing and low-level control, communicating with each other through a 1 Mbps CAN bus. A Mini-ITX computer equipped with a 2.0 GHz Core 2 duo processor running Linux with real-time patches (RT-PREEMPT) is used on-board for high-level control modules. Nickel-metal hydride batteries provide power to the platform for up to 3 hours of autonomy. A passive vertical suspension mechanism (Rosta springs) is used to connect the wheels to AZIMUT-3's chassis, allowing them to keep contact with the ground on uneven surfaces. The platform has a 34 kg payload capacity and weights 35 kg.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,173
Écart entre enseignants0,171 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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