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Enregistrement W2247531297 · doi:10.4028/www.scientific.net/amm.762.183

Autonomous Robot for Mining Exploration: A Structomatical and Kinematical Model for Uneven Ground

2015· article· en· W2247531297 sur OpenAlexaff
M. Éné, Ion Simionescu, Victor Moise, Iulian Tabără, Maxime Mailloux

Notice bibliographique

RevueApplied Mechanics and Materials · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueControl and Dynamics of Mobile Robots
Établissements canadiensUniversité du Québec en Abitibi-Témiscamingue
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChassisMechanism (biology)HolonomicKinematicsEngineeringRobotControl engineeringComputer scienceMechanical engineeringPhysicsArtificial intelligenceClassical mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper deals with the analysis of the mechanical system of a self-propelled vehicle on the tires able to move on an uneven ground whilst his platform stays horizontally. It is question to simulate the movement of a desmodromic robot which moves in an environment represented by a 3D surface. The robot has a mechano-hydraulic system which is able to modify the geometry of chassis in the aim of maintaining the platform always at horizontal while in movement, no matter the soil configuration (of course between some limits).The horizontalisation mechanism with the rolling train hydraulically driven presents some difficulties because of the non holonomic constraints of the wheels ([1, 2]). In order to make the application of the multipoles theory in the structomatical model must be introduce some simplifications in the contact joint. Thus, the non holonomic joints are presented like gamma active joints (with the condition of controlled rolling/skidding).This is an extension of the general principle of mechanism formation ([3]) according who any mechanical structure can be broken in genes upon an unique formula (the genetic code of the mechanism).Because of the complexity of the calculus the study of mechanism was divided in a few chapters: geometrics, structomatics, kinematics, kinetostatics and dynamics etc. The uttermost important and difficult part is the kinematical model because of the non-linearity of the equations. This article presents the first two items; the others will be the matter of future papers.

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 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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,729
Score d'incertitude au seuil0,553

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,201 · 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 tête enseignante, 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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