MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2107822772 · doi:10.1177/0278364908096955

Model-based Decentralized Control of Time-delay Teleoperation Systems

2009· article· en· W2107822772 sur OpenAlexaff
Ali Shahdi, Shahin Sirouspour

Notice bibliographique

RevueThe International Journal of Robotics Research · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTeleoperation and Haptic Systems
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTeleoperationControl theory (sociology)Robustness (evolution)Computer scienceControl engineeringEngineeringControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recently, within a centralized control framework, the authors proposed a time-delay reduction method to achieve improved transparency in time-delay teleoperation. In this paper, a decentralized version of the controller is introduced that can further enhance the teleoperation transparency and robust stability by allowing the use of local delay-free measurements in local master/slave controllers. State/observation transformations are proposed that produce delay-free dynamics/measurements from the perspective of the local controllers at the master and slave stations. It is shown that the use of local suboptimal linear quadratic Gaussian master and slave controllers results in a delayed state perturbation term in the closed-loop dynamics. The stability of the system is then analyzed using a delay-dependent frequency sweeping test. The controllers employ a simple switching logic to handle large variations in the environment dynamics from free motion to rigid contact. The performance and robustness of the new decentralized controller are compared with those of the centralized controller using numerical analysis. Experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed approach.

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)0,001
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 seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,284 · 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

Citations17
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe International Journal of Robotics ResearchMême sujetTeleoperation and Haptic SystemsTravaux en français237 207