Track-stair and vehicle-manipulator interaction analysis for tracked mobile manipulators climbing stairs
Notice bibliographique
Résumé
This paper analyzes interactions between the tracks and the stairs, as well as those between the tracked mobile robot and the onboard manipulator for tracked mobile manipulators (TMMs) climbing stairs. Combining a tracked mobile robot, which has the ability to climb stairs, with an onboard manipulator, a TMM extends the workspace and scope of applications of the robot dramatically. However, this combination gives rise to complex track-stair and vehicle-manipulator interactions, because the configuration of the onboard manipulator affects load distribution, which will further influence the track-stair interactive forces. Unlike the wheeled mobile robots, which are normally assumed to obey the nonholonomic constraints, slippage is unavoidable for a tracked mobile robot, especially when climbing stairs. The track-stair interactive forces are complicated, which may take the forms of grouser-tread hooking force, track-stair edge frictional force, grouser-riser clutching force, and even their compositions. In this paper, the track-stair and vehicle-manipulator interactions are analyzed systematically, which are essential for tip-over prediction and prevention, as well as for automatic control of TMMs in autonomous and semi-autonomous stair-climbing. Simulations for a TMM being developed in our laboratory have demonstrated the usefulness of the presented analysis results.
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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 | 0,001 | 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 ».