MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2131014276 · doi:10.1109/iros.2000.895200

Hardware-in-loop simulation of robots interacting with environment via algebraic differential equation

2002· article· en· W2131014276 sur OpenAlexaff
Farhad Aghili

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRobotic Mechanisms and Dynamics
Établissements canadiensCanadian Space Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRobotComputer scienceHardware-in-the-loop simulationAccelerationIntegratorControl theory (sociology)Coordinate systemRobot kinematicsProjection (relational algebra)SimulationMobile robotAlgorithmArtificial intelligencePhysicsBandwidth (computing)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hardware-in-the-loop simulation is an attractive tool to validate the functionality of space robots. It is the purpose of the hardware-in-the-loop simulation to make a rigid robot prototype behave, in contact/noncontact phases, as closely as possible to a given robot reference model that would be encountered in the real-world. We introduce a method for the hardware-in-the-loop simulation that is based on the projection of the generalized coordinates of the robot model into two subspaces representing independent and dependent coordinates. The independent coordinate is obtained via simulation by making use of its acceleration model expressed in a closed form. While, the dependent coordinate is obtained from the generalized coordinated of the linearized robot prototype acting as a double integrator on the input dependent-coordinate acceleration. It is followed by investigating the effect of external disturbance on the performance of the hardware-in-the-loop simulation, by the method of Lagrangian multiplier. Finally experimental results obtained from implementation of a single axis arm is presented.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,853
Score d'incertitude au seuil0,846

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,176 · 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.

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

Citations15
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetRobotic Mechanisms and DynamicsTravaux en français237 207