Knowledge-based grasping of unknown objects in unstructured urban environments
Notice bibliographique
Résumé
Robot-assisted urban search and rescue is an emerging topic in the field of robotics and it calls for new approaches of control. The focus of this work is the application of fuzzy logic in the grasping of objects with unknown characteristics such as rigidity and surface texture. In the task of disaster response, a rescue robot will encounter both living and non-living objects in the field. Then, the ability to grasp delicate and complex target objects such as a human with the appropriate grasping force is a necessary capability. The fuzzy logic controller that is presented in this paper allows a two-finger gripper equipped with piezoelectric slip sensors to grasp an unknown object without knowing the size, weight or surface texture of the object. The fuzzy inference mechanism establishes a decision-making ability similar to the grasping behavior of humans. The present work is part of an overall effort in developing a team of intelligent heterogeneous mobile rescue robots at the Industrial Automation Laboratory of the University of British Columbia. The goal is to have robots with various capabilities perform cooperative tasks that can provide assistance in extracting humans from life-threatening situations. Such tasks may include using multiple robots to search for humans in distress, cooperatively grasping and manipulating objects to assist humans, and constructing simple devices with multiple robots in order to transport a human to safety.
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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 ».