Application of Predictive Control for Autonomous Satellite Capture Using a Deployable Manipulator System
Notice bibliographique
Résumé
Two prototypes of a robot known as the Multi-module Deployable Manipulator System (MDMS) have been developed in our laboratory. This manipulator is intended for carrying for research in space platform-based robotics. In the present paper, this manipulator is used in laboratory-simulated capture of an orbiting satellite. A model-based predictive controller is developed and implemented in the MDMS. Using the controlled manipulator, laboratory experiments are carried out to study autonomous capture of a free floating and spinning target. The objective is to evaluate the performance of the predictive controller for the capturing task. A planar prototype MDMS is used as the chaser robot in experiments, and the target statellite is simulated within the controller. The model of the target statelite assumes that it is free of any external torques and involves rotations within the plane of operation of the MDMS prototype. The predictions for the chaser robot are based on a model of the MDMS, linearized about the starting configuration of the task. An unconstrained predictive controller is used in the present experiments. The resluts from tracking various moving target are presented, with and without predictions of the target movement. The performance is shown to be quite satisfactory.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».