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Enregistrement W2029234750 · doi:10.1177/0278364905056347

Optimization-based Robot Compliance Control: Geometric and Linear Quadratic Approaches

2005· article· en· W2029234750 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueThe International Journal of Robotics Research · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRobot Manipulation and Learning
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésControl theory (sociology)Impedance controlController (irrigation)Electrical impedancePosition (finance)TrajectoryOptimal controlStiffnessOptimization problemEngineeringTransient (computer programming)Metric (unit)Control engineeringComputer scienceControl (management)MathematicsMathematical optimization

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Impedance control is a compliance control strategy capable of accommodating both unconstrained and constrained motions. The performance of impedance controllers depends heavily upon environment dynamics and the choice of target impedance. To maintain performance for a wide range of environments, target impedance needs to be adjusted adaptively. In this paper, a geometric view on impedance control is developed for stiff environments, resulting in a “static-optimized” controller that minimizes a combined generalized position and force trajectory error metric. To incorporate the dynamic nature of the manipulator-environment system, a new cost function is considered. A classic quadratic optimal control strategy is employed to design a novel adaptive compliance controller with control parameters adjusted based upon environment stiffness and damping. In steady state, the proposed controller ultimately implements the static-optimized impedance controller. Simulation and experimental results indicate that the proposed optimal controller offers smoother transient response and a better trade-off between position and force regulation.

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.

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)0,001
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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,964
Score d'incertitude au seuil0,267

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,219
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,142 · 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