Adaptive frequency differentiation: An approach to increase the transparency and performance of haptic devices
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.
Notice bibliographique
Résumé
There are many applications for which a robotic device is used to recreate the sense of touch for a physical or virtual environment. Transparency and stability are two major issues in controlling haptic devices. Transparency highly depends on the quality of state observation while the stability range is mainly affected by the time-delay and sampling frequency. The control force is calculated based on the model of the environment and usually is a function of the position and the velocity at the joints. Optical encoders are commonly used for position measurement because of their high resolution, robustness to noise, and high bandwidth. The velocity, however, is usually determined by differentiating the position data over time which can be noisy at high frequencies. This noise demotes the transparency and stability. Low-pass filters are widely used to filter the noise but they make the system slow and conservatively introduce time-delay which further limits the stability range. In this paper, the method of Adaptive Frequency Differentiation (AFD) is introduced, which operates at varying frequencies and effectively removes the noise caused by the error in position data. The AFD is optimized to operate at its best performance while maintaining the reliability of the differentiation. The output of the AFD is derived by logically interpreting the available data and does not involve iterative loops, which improves the processing time. An extension to this method allows to compute low-delay and noiseless acceleration directly from the position data. The claims of this paper are supported by simulation and experimental results.
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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 | 0,001 | 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 découle