Developments to Increase the Performance, Operational Versatility and Automation of a Lunar Surface Manipulation System
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this paper is to describe and summarize the results of the development efforts for the Lunar Surface Manipulation System (LSMS) with respect to increasing the performance, operational versatility, and automation. Three primary areas of development are covered, including; the expansion of the operational envelope and versatility of the current LSMS test-bed, the design of a second generation LSMS, and the development of automation and remote control capability. The first generation LSMS, which has been designed, built, and tested both in lab and field settings, is shown to have increased range of motion and operational versatility. Features such as fork lift mode, side grappling of payloads, digging and positioning of lunar regolith, and a variety of special end effectors are described. LSMS operational viability depends on bei nagble to reposition its base from an initial position on the lander to a mobility chassis or fixed locations around the lunar outpost. Preliminary concepts are presented for the second generation LSMS design, which will perform this self-offload capability. Incorporating design improvements, the second generation will have longer reach and three times the payload capability, yet it will have approximately equivalent mass to the first generation. Lastly, this paper covers improvements being made to the control system of the LSMS test-bed, which is currently operated using joint velocity control with visual cues. These improvements include joint angle sensors, inverse kinematics, and automated controls.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».