Hybrid Constraint Space Dynamics and Control for Robot Manipulators
Notice bibliographique
Résumé
In this paper we present the development of a hybrid constraint space dynamics modeling technique and position/force controller for robotic manipulator control in constrained environments. The method utilizes a constraint space dynamic model in which the model coordinates are displacement along the constraint trajectory and the normal force between the manipulator end-effector and the environment. The dynamic model is constructed by transforming the conventional joint space manipulator dynamics equations into their constraint space equivalents through the application of mapping functions, which relate differential displacements and velocities in the constraint space coordinate system to the joint space coordinate system. Control algorithms may then be applied to the simplified dynamic structure of the constraint space equations of motion in order to produce a vector of manipulator joint torques which will satisfy both position and force requirements along the environmental constraint. Actuator constraints and momentum compensating techniques are also used to ensure that the position and force control problems are completely decoupled from one another. A computer torque control algorithm is then applied to a two-degrees-of-freedom prismatic robot and simulations are carried out with two different constraint surfaces, i.e. a planar, and a concave circular environment. The results of these simulations show that the controller, implemented in hybrid constraint space provides good position and force control.
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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 ».