Nonlinear Contact Parameter Estimation for Robotic Systems With Payload
Notice bibliographique
Résumé
Simulating robotic operations where the robot interacts with its environment remains a challenging task because of the difficulties involved in contact modeling. At present, the basic methodologies for modeling contact are well established and have been integrated into many existing multibody dynamics formulations and software. One popular approach involves modeling the normal contact force as a continuous function of deformation, according to a particular constitutive relation. These models are usually simple in form and are easily integrated into any multibody framework because they provide an explicit relationship between the normal contact force and a geometric penetration variable, with the aid of appropriate contact parameters. One issue that remains ambiguous, however, is the choice of the contact parameters to be ‘fed’ into the force-deformation law. In this paper, the problem of contact parameter estimation is addressed in the context of a nonlinear contact force model proposed by Hunt and Crossley. An offline parameter estimation algorithm is developed which effectively transforms the nonlinear estimation problem into a linear one, it in turn solved using a multi-pass recursive technique. Results of application of the algorithm to simulated and experimental data are presented, the latter obtained with a six-DOF robotic manipulator and a variety of payload materials and geometries. Comparison of the proposed method to the nonlinear curve fitting algorithm from MATLAB demonstrates some advantages and limitations.
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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 ».