Methods of Trajectory Tracking for Flexible Link Manipulators
Notice bibliographique
Résumé
reviewed to compare their structure and performance and to identify the most effective in resolving the difficulties. 6, 7, 8, 9, 10 The operational problems with robots in space relate to several factors. One of the most important is the structural flexibility problem of the manipulator and subsequently significant difficulties with its control systems, especially, position control. This paper presents a review of previous work on advanced control schemes for manipulator endpoint positioning while tracking a square trajectory 12.6 m x 12.6 m. by a two-link flexible robot. Schemes include; command shaping, inverse dynamics, linear quadratic regulator, linear quadratic Gaussian with linearized Kalman filter, extended Kalman filter and fuzzy logic adaptive extended Kalman filter, fuzzy logic and repetitive learning. While each scheme tracks with differing degrees of precision, fuzzy logic, in some form within a control scheme, tracks consistently with a high degree of precision, flexibility and robustness. They include; inverse dynamics (IDC), linear quadratic regulator (LQR), linear quadratic Gaussian (LQG) with linearized Kalman filter, extended Kalman filter (EKF) and fuzzy logic adaptive extended Kalman filter (FLAEKF), fuzzy logic (FLC) and, repeated learning (RL). A description of a command shaping, inverse kinematics technique for tracking a square trajectory studied by Banerjee and Singhose is included for comparison. 3, 4 Their work stimulated the studies reviewed in this paper and is alluded to in previous papers. 6, 7, 8, 9, 10
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,008 |
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 ».