Designing Multi-Axis Force–Torque Sensors by Minimizing the Amplitudes of Their Nonlinear Displacements
Notice bibliographique
Résumé
Compliant multi-axis force–torque sensors play a crucial role in many emerging robotic applications, such as telemanipulation, haptic devices and human-robot physical interaction. In order to synthesize the compliant architectures at the core of these sensors, several researchers have devised performance indices from mechanism theory. This paper follows the same approach, but includes the innovation of using the changes in the compliant mechanism geometry as a new performance index. Once external forces are applied, the compliant mechanism deviates from its unloaded configuration, and thus, changes in geometry prevent the sensor from exhibiting a linear response. In order to minimize this nonlinear behavior, the potential sources of error are analyzed by applying linear algebra techniques to the expression of the Cartesian force mapping. Two performance indices are then presented and combined. The first index measures the variations of the Jacobian matrix about the unloaded configuration. The second index measures the amplification of the error arising from the joint displacements measurement. The resulting indices can be expressed symbolically, making them easier to evaluate and synthesize. Finally, we apply the performance indices we have developed to simple compliant mechanisms, and discuss the results.
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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 | 0,002 | 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 ».