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Enregistrement W2319233200 · doi:10.2514/6.2000-4570

Contact parameter identification for robotic systems

2000· article· en· W2319233200 sur OpenAlex
David Erickson, Inna Sharf

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAIAA Guidance, Navigation, and Control Conference and Exhibit · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRobot Manipulation and Learning
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésControl theory (sociology)Controller (irrigation)Benchmark (surveying)StiffnessElectrical impedanceContact forceComputer scienceStability (learning theory)Identification (biology)Recursive least squares filterControl engineeringImpedance controlAdaptive controlRobotEstimation theoryEngineeringControl (management)AlgorithmAdaptive filterArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper reviews and compares three impedance control algorithms with respect to identificatio n of environment stiffness and damping during robot constrained motion. Estimates of these parameters, also referred to as contact parameters, are valuable for force-tracking and stability of impedance force controllers. Our primary interest in identifying these parameters stems from their use as inputs to dynamics simulation software with contact dynamics capability. The algorithms considered in this work include: an indirect adaptive controller with modifications to identify environment damping, an MR AC controller and a recursive least-squares estimation technique. A benchmark test was performed using both numerical simulation and experimentation. Our results indicate that the indirect adaptive controller has the best combination of performance and ease of use. In addition, the effect of persistently exciting signals is discussed.

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.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,496
Score d'incertitude au seuil0,606

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,212 · 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