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Enregistrement W2106339354 · doi:10.1109/icra.2011.5980398

Adaptive reactionless motion for space manipulator when capturing an unknown tumbling target

2011· article· en· W2106339354 sur OpenAlexafffund
Thai-Chau Nguyen-Huynh, Inna Sharf

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSpace Satellite Systems and Control
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésSpacecraftControl theory (sociology)Base (topology)Computer scienceReaction wheelSatelliteRobotic spacecraftSpinningAlgorithmControl engineeringSimulationRobotArtificial intelligenceEngineeringControl (management)Aerospace engineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a new adaptive algorithm to generate reactionless motion for a space manipulator during and after capturing an unknown tumbling target. The intended application scenario is on-orbit servicing whereby the service spacecraft/manipulator system must dock to, or get a hold of the target satellite in order to conduct the required operations. In the course of these missions, it is important to maintain the base attitude of the servicer unchanged. However, the changes in the dynamics parameters of the system, as a result of capturing an unknown target, degrade the performance of the attitude stabilization system. To overcome this problem in the post capture scenario, the adaptive reactionless control algorithm to produce the arm motions with minimum disturbance to the base, without knowledge of target dynamics, is proposed in this study. This algorithm is intended for use in the transition phase from the instant of capture till the unknown parameters are identified and/or the available stabilization methods can be applied properly. The proposed approach is developed based on the momentum conservation of the system, while recursive least squares algorithm is employed for parameter adaptation. To verify the validity and feasibility of the proposed concept, MSC Adams simulation platform is employed to implement a planar base-manipulator-target model. Two basic scenarios are considered: one where the initial (prior to capture) angular momentum of the target is zero and the second where the target is spinning. The numerical results show that the space manipulator is able to perform reactionless motion after capturing an unknown spinning target.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,162 · 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

Citations39
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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