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Enregistrement W2140614262 · doi:10.1109/ccece.2008.4564717

Design of foam covering for robotic arms to ensure human safety

2008· article· en· W2140614262 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.

Notice bibliographique

RevueConference proceedings - Canadian Conference on Electrical and Computer Engineering · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRobot Manipulation and Learning
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRobotTorsoHuman–robot interactionStiffnessContact forceSimulationImpactComputer scienceCoupling (piping)Human headMechanical engineeringEngineeringStructural engineeringArtificial intelligencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Unintentional physical human-robot contact is becoming more common as robots operate in closer proximity to people. This contact may generate a large impact force and cause severe human injuries. Therefore, the ability to reduce the human-robot impact force and ensure human safety is a fundamental requirement for human-friendly robots. An easy and effective way to achieve this is using foam to cover the robot surface. We present a method for designing the stiffness and thickness of the foam covering based on a realistic safety threshold and an improved impact force model. Our model incorporates the previously neglected coupling of the human head to the torso and the coupling of the robot arm to its base. The impact model and model-based design procedure are experimentally verified for various foam properties, and robot and human velocities. The impact experiments are performed with an apparatus simulating the human head and, at lower velocity, with a human volunteer. The maximum error between the predicted and experimental peak impact force results is 8%.

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.

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 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 enseignants0,955
Score d'incertitude au seuil1,000

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)0,0000,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,173 · 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