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Enregistrement W2110721608 · doi:10.1177/0954406214541633

Adaptive passivity-based control of a flexible-joint robot manipulator subject to collision

2014· article· en· W2110721608 sur OpenAlexaff
Masih Mahmoodi, M. Kojouri Manesh, Mohammad Eghtesad, Mehrdad Farid, Saeid Movahed

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Institution of Mechanical Engineers Part C Journal of Mechanical Engineering Science · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDynamics and Control of Mechanical Systems
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésControl theory (sociology)PassivityCollisionRobotImpulse (physics)WorkspaceController (irrigation)Transient (computer programming)AccelerationComputer scienceImpactSimulationEngineeringControl engineeringControl (management)PhysicsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, passivity-based methods are used to perform tracking control of flexible robot manipulators subject to impact collision. The model taken for colliding system is an n-degree of freedom body moving in the manipulator’s workspace. Impulsive forces generated in the course of impact cause sudden changes in velocity/acceleration of the links of robot and the colliding system. On the other hand, under-actuated systems subject to impact are likely to have instabilities, or poor transient responses, due to excitation of some un-actuated states. The proposed adaptive passivity-based controller not only improves the post-impact transient response of the under-actuated system (e.g. flexible-joint robot), but also needs no force sensor to measure impulse force during the impact phase of robot motion. The main advantage of the proposed controller relative to model-based inverse-dynamic algorithms is its highly robust characteristics in dampening effects of oscillation right after impact collision for an under-actuated system. This can be done through the introduction of an energy-storage function which incorporates the effects of both actuated and un-actuated states of the system.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,813
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,193 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations5
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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