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Enregistrement W2078845549 · doi:10.4236/ica.2013.44047

Stable and Adaptive Control for Wheeled Mobile Platform

2013· article· en· W2078845549 sur OpenAlexaff
Sousso Kélouwani, Christian Ouellette, Paul R. Cohen

Notice bibliographique

RevueIntelligent Control and Automation · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueControl and Dynamics of Mobile Robots
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésControl theory (sociology)Controller (irrigation)KinematicsTrajectoryActuatorLyapunov functionLyapunov stabilityPosition (finance)Nonlinear systemComputer scienceControl engineeringMotion controlEngineeringControl (management)RobotArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Most differential drive platforms are equipped with two independent actuators and casters. The positions of the gravity center and the rotation center often do not coincide. This position difference, combined with the effect of unbalanced actuator dynamics on the motion, makes it difficult to properly control the platform. We propose an adaptive nonlinear controller system based on the Lyapunov stability theory that greatly improves the trajectory tracking performance of such platforms. The asymptotically stable kinematic controller takes into account the position difference and the effect of the unbalanced actuator dynamics. The dynamic controller has the desirable property that it requires minimal knowledge of the platform physical parameters. Validation was performed through simulation and several experiments conducted on a rear driven powered wheelchair. Comparative experimental studies suggested that the proposed adaptive control system performs better than a similar method presented in the literature for linear as well as curvilinear trajectory tracking. Furthermore, the control system exhibits good tracking performance on inclined plans and non smooth surfaces.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,191 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations22
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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