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Enregistrement W1987963032 · doi:10.1109/robot.2010.5509986

Interaction analysis and posture optimization for a reconfigurable tracked mobile modular manipulator negotiating slopes

2010· article· en· W1987963032 sur OpenAlexaff
Yugang Liu, Guangjun Liu

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoil Mechanics and Vehicle Dynamics
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMobile manipulatorModular designComputer scienceTerrainTrack (disk drive)Control reconfigurationMobile robotSimulationRobotReal-time computingEngineeringArtificial intelligenceEmbedded system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper analyzes track-terrain and vehicle-manipulator interactions and develops posture optimization algorithms for a reconfigurable tracked mobile modular manipulator negotiating slopes. A tracked mobile robot is associated with unavoidable slippage due to the fact that there are infinite number of contact points between the tracks and the terrain. Furthermore, the reconfiguration of the tracked mobile robot, motion of the onboard manipulator, as well as the centrifugal forces give rise to transfer of load distribution, complicating track-terrain interactions. For a tracked mobile manipulator negotiating slopes, posture optimization is essential for enhancing the traction performance, improving the efficiency of power consumption and avoiding tip-over instabilities. In this paper, track-terrain and vehicle-manipulator interactions are analyzed for a reconfigurable tracked mobile modular manipulator negotiating slopes, and a real-time posture optimization algorithm is developed by online reconfiguring the tracked mobile platform or adjusting motion of the onboard manipulator. The effectiveness of the developed algorithms has been verified by simulations and experiments.

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 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 candidatesaucune
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,260
Score d'incertitude au seuil0,377

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,210 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations3
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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