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Enregistrement W2018754103 · doi:10.1115/detc2011-48551

Dynamics of Multibody Haptic Systems

2011· article· en· W2018754103 sur OpenAlexaff
Sara Shayan Amin, Jo ́zsef Ko ̈vecses

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTeleoperation and Haptic Systems
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHaptic technologyComputer scienceDiscretizationInterface (matter)Stability (learning theory)WorkspaceSimulationNonlinear systemFour-bar linkagePantographControl theory (sociology)Control engineeringMotion (physics)EngineeringArtificial intelligenceRobotMechanical engineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An essential requirement in haptics is accuracy and transparency of the haptic interface. Haptic devices are usually lightweight robotic systems with which a human operator interacts. In the current literature, dynamic analyses of haptic devices are limited to single degree-of-freedom (DoF) point mass models. In this paper, experimental and simulation studies are conducted to investigate the effects of mechanical design parameters on the performance of such devices. For this purpose two commonly used haptic devices were considered: a two-DoF PANTOGRAPH and a three-DoF PHANToM. The results show that dynamic coupling between the rendered (controlled) and free directions of motion can influence the desired performance. An alternative formulation is outlined in which dynamic behavior of a haptic interface is modeled as a multibody system. The dynamic equations are separated to two sets of equations associated with the rendered and admissible motions. Effects of time delay and discretization stemming from digital realization of the virtual environment can be analyzed using the rendered dynamic equations, while the equations associated with the admissible motions can serve as a basis for performance measure. This formulation can be efficiently used for the complex nonlinear dynamics and stability analyses of haptic interfaces and can provide essential details on the performance of these devices. Stability analysis of a two-DoF five-bar linkage is presented as an example using the proposed formulation.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,974
Score d'incertitude au seuil0,224

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,180 · 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

Citations1
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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