Modeling and Dynamic Performance Evaluation of Target Capture in Robotic Systems
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, a dynamic system consisting of a robot manipulator and a target is analyzed. The target is considered in a general way as a dynamic subsystem having finite mass and moments of inertia (e.g., a rigid body or a second robot). The situation investigated is when the robot establishes interaction with the target in such a way that it intercepts and captures a reference element of the target. The analysis of target capture is divided into three phases in terms of time: the precapture, “free” motion (finite motion); the transition from free to constrained motion in the vicinity of interception and capture (impulsive motion); and the postcapture, constrained motion (finite motion). The greatest attention is paid to the analysis of the phase of transition, the impulsive motion, and dynamics of the system. Based on the use of impulsive constraints and the Jourdainian formulation of analytical dynamics, a novel approach is proposed for the dynamic modeling of target capture by a robot manipulator. The proposed approach is suitable to handle both finite and impulsive motions in a common analytical framework. Based on the dynamic model developed and using a geometric representation of the system’s dynamics, a detailed analysis and a performance evaluation framework are presented for the phase of transition. Both rigid and structurally flexible models of robots are considered. For the performance evaluation analyses, two main concepts are proposed and corresponding performance measures are derived. These tools may be used in the analysis, design, and control of time-varying robotic systems. The dynamic system of a three-link robot arm capturing a rigid body is used to illustrate the material presented.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».