Adaptive Control of Manipulators Using Uncalibrated Joint-Torque Sensing
Notice bibliographique
Résumé
The application of joint-torque sensory feedback (JTF) in robot control has been proposed in the past as a substitute for the computed torque method. A controller based on JTF does not require computation of link dynamics. However, the traditional JTF assumes precise measurement of joint torque. This paper presents an adaptive JTF control algorithm that does not rely on this assumption. First, the robot dynamics with JTF is presented in a standard form, where the inertia matrix appears symmetric and positive definite. Subsequently, properties of the dynamics is inves tigated and a condition on the number of parallel joint axes for dynamic decoupling is derived. This can lead to further simplification of control structure for a class of robots. Secondly, an adaptive control law is developed incorporating uncalibrated joint torque signals, i.e., the gains and offsets of multiple sensors are unknown, into the control system. No dynamic model of a robot link is required, and all physical parameters of the joints including inertia of the rotors, link twist angles, and friction parameters are assumed unknown to the controller. Stability analysis together with a condition for bounded control input are presented. The control algorithm is experimentally applied to a robotic arm and experimental results illustrate high tracking performance, albeit neither was the torque sensor calibrated nor the parameters were known.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».