A Limb Compliant Sensing Strategy for Robot Collision Reaction
Notice bibliographique
Résumé
This paper introduces a compliant limb sensor (CLS) concept for collision detection during robot-human contact. The CLS consists of an external rigid shell compliantly connected to the robot link with collision inferred from measured shell displacements. Measuring displacement of a rigid shell allows customizable compliance and high sampling rates due to the small number of required sensors. The proposed sensor is prototyped for the planar case using LED/light-to-voltage (LTV) sensors for shell pose measurement and foam as the compliant link between the shell and base. A physically motivated model for the output of LED/LTV sensor pairs is formulated for the estimation of the shell pose. Voltage measurements of redundant LTVs and a calibrated shell model are used with an iterative optimization routine to estimate the shell pose at high frequencies. Sensor performance is tested using five trajectories: rest, compression, shear, rotation, and arbitrary motion. Experiments confirmed that the CLS can sense the presence, direction, and intensity of impact. The potential application of the proposed sensor to safety in physical human-robot interaction is discussed. The novel sensing methodology also enables a new method of 3-D human-computer interaction due to the ability to modify the compliance and operating range of the CLS.
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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 | 0,000 | 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 ».