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Enregistrement W2000839790 · doi:10.1017/s0263574711000075

Trajectory tracking compensation for teleoperation with transmission delays

2011· article· en· W2000839790 sur OpenAlexaff
Lingyan Hu, Shuai Liu, Shaoping Xu

Notice bibliographique

RevueRobotica · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTeleoperation and Haptic Systems
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTeleoperationControl theory (sociology)PassivityTrajectoryComputer scienceMaster/slaveCompensation (psychology)Rendering (computer graphics)Tracking (education)SimulationRobotEngineeringComputer visionArtificial intelligenceControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SUMMARY The proper transmission of wave variables rather than power variables in teleoperation with time delays ensures system passivity – rendering the entire system stable, but the introduction of wave variables leads to distortion between the velocities/positions of the master and slave, and the performance deteriorates significantly with the increase of time delays. This paper presents a new compensating scheme implemented at the slave side to remove or cancel partially the distortion. The system passivity can still be maintained by tuning a properly designed low-pass filter. Compared with previous work, the main contribution of this work exists in two points: first, it is the actual velocity/trajectory of the slave rather than the reference velocity/trajectory of the slave that tracks the master one, so the quality of tracking is better and converges faster; second, the proposed compensator does not require any additional signal from the master side, minimizing the amount of data transmitted over the channel, which is very important from the practical point of view. The simulation and experiment results show that the velocity (or trajectory) tracking is significantly improved under the condition of stability, and the force presented to the user is close to the environment one, meaning a high degree of system transparency is achieved.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,941
Score d'incertitude au seuil0,335

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,170 · 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

Citations10
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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