An adaptive vision system for guidance of a robotic manipulator to capture a tumbling satellite with unknown dynamics
Notice bibliographique
Résumé
This paper is focused on an adaptive vision system for the guidance of a robot to intercept a non-cooperative target satellite with unknown dynamics parameters. A Kalman filter is developed to reliably estimate the states of the object as well as all of its inertial parameters - namely, the moment-of-inertia ratios, the center-of-mass location, and the orientation of the principle axes - from vision information. The estimates are then used to optimally plan the motion of the manipulator. The optimization performance index includes the time of travel and the weighted norms of the end-effector velocity and acceleration, and it is subject to the conditions that the robot end-effector and the satellite gasping point arrive at the rendezvous point with the same velocity and that the interception occurs within the robot reach. The variational method is used to find the optimal path, which turns out to be the solution of a fourth-order differential equation. Subsequently, a closed-form solution is obtained. The solution to the optimal terminal-time problem is also obtained from the Hamiltonian of the entire system. Experiments are conducted by using a robotic arm to move a satellite mockup according to orbital mechanics and measuring the satellite pose by a laser camera system. The results demonstrate a successful grasping even though the inertial parameters are not known by the control system.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».