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Enregistrement W2167587950 · doi:10.1115/1.4000558

On the Ability of a Cable-Driven Robot to Generate a Prescribed Set of Wrenches

2009· article· en· W2167587950 sur OpenAlexafffund
Samuel Bouchard, Clément Gosselin, Brian Moore

Notice bibliographique

RevueJournal of Mechanisms and Robotics · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRobotic Mechanisms and Dynamics
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésWrenchWorkspaceSet (abstract data type)Computer scienceRobotRepresentation (politics)RoboticsTask (project management)Serial manipulatorHexapodParallel manipulatorTopology (electrical circuits)Artificial intelligenceControl theory (sociology)MathematicsEngineeringMechanical engineeringCombinatoricsControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a new geometry-based method to determine if a cable-driven robot operating in a d-degree-of-freedom workspace (2≤d≤6) with n≥d cables can generate a given set of wrenches in a given pose, considering acceptable minimum and maximum tensions in the cables. To this end, the fundamental nature of the available wrench set is studied. The latter concept, defined here, is closely related to similar sets introduced by Ebert-Uphoff and co-workers (2004, “Force-Feasible Workspace Analysis for Underconstrained, Point-Mass Cable Robots,” IEEE Trans. Rob. Autom., 5, pp. 4956–4962; 2007, “Workspace Optimization of a Very Large Cable-Driven Parallel Mechanism for a Radiotelescope Application,” Proceedings of the ASME IDETC/CIE Mechanics and Robotics Conference, Las Vegas, NV). It is shown that the available wrench set can be represented mathematically by a zonotope, a special class of convex polytopes. Using the properties of zonotopes, two methods to construct the available wrench set are discussed. From the representation of the available wrench set, computationally efficient and noniterative tests are presented to verify if this set includes the task wrench set, the set of wrenches needed for a given task.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,198 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations182
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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