Worm-like robotic systems: Generation, analysis and shift of gaits using adaptive control
Notice bibliographique
Résumé
The starting point of this work is a biologically inspired model of a worm-like locomotion system (WLLS). The mechanical model comprises discrete mass points connected by viscoelastic force actuators. Ground contact is constituted by ideal spikes which act as constraint forces, preventing backward motion for each mass point equipped with them. The distances between each two consecutive mass points are changed by an adaptive controller in order to track a reference trajectory. In combination with the ground contact via spikes, this results in a (undulatory) locomotion of the system.After presenting the aforementioned model and the adaptive controller, the construction of specific reference functions, which result in certain gaits, is described. For this purpose an existing algorithm is used; it allows for defining the number and succession of the active spikes as well as the resulting velocity. In the following gait examination, simulations for worm systems with four mass points are carried out to find a selection of those gaits most suitable in terms of actuator and spikes load. Prior to implementing the automatic gait change, simulations are carried out to determine the criteria for shifting: actuator and spike forces. With those criteria, the choice of the optimal gait depends on both locomotion speed and ground inclination. An approximation of the forces mentioned before enables a formulation of inclination-dependent speed intervals. This leads to a combination of speed adjustment and gait change that enables optimal crawling for predefined limits of actuator or spike forces.
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».