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Enregistrement W2400199664 · doi:10.1139/tcsme-2007-0028

A PROJECTED GRADIENT AUGMENTED LAGRANGIAN APPROACH TO MULTI-OBJECTIVE TRAJECTORY PLANNING OF REDUNDANT ROBOTS

2007· article· en· W2400199664 sur OpenAlexafffundvenue
Amar Khoukhi, Luc Baron, Marek Balazinski

Notice bibliographique

RevueTransactions of the Canadian Society for Mechanical Engineering · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRobotic Mechanisms and Dynamics
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésControl theory (sociology)WorkspaceRedundancy (engineering)KinematicsRobotActuatorAugmented Lagrangian methodComputer scienceTrajectoryConstraint (computer-aided design)Serial manipulatorInverse kinematicsMathematical optimizationMathematicsParallel manipulatorArtificial intelligenceControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, a multi-objective trajectory planning system is developed for redundant manipulators. This system involves kinematic redundancy resolution, as well as robot dynamics, including actuators model. The kinematic redundancy is taken into account through a secondary criterion of joint limits avoidance. The optimization procedure is performed subject to limitations on actuator torques and workspace, while passing through imposed poses. The Augmented Lagrangian with decoupling (ALD) technique is used to solve the resulting constrained non-convex and non-linear optimal control problem. Furthermore, the final state constraint is solved using a gradient projection. Simulations on a three degrees of freedom planar redundant serial manipulator show the effectiveness of the proposed system.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,634
Score d'incertitude au seuil0,774

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,202 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations13
Publié2007
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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