Admittance Control for Robotic Loading: Design and Experiments with a 1‐Tonne Loader and a 14‐Tonne Load‐Haul‐Dump Machine
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.
Notice bibliographique
Résumé
This paper describes the design, tuning, and extensive field testing of an admittance‐based autonomous loading controller (ALC) for robotic excavation. Several iterations of the ALC were tuned and tested in fragmented rock piles—similar to those found in operating mines—by using both a robotic 1‐tonne capacity Kubota R520S diesel‐hydraulic surface loader and a 14‐tonne capacity Atlas Copco ST14 underground load‐haul‐dump (LHD) machine. On the R520S loader, the ALC increased payload by 18% with greater consistency, although with more energy expended and longer dig times when compared with digging at maximum actuator velocity. On the ST14 LHD, the ALC took 61% less time to load 39% more payload when compared to a single manual operator. The manual operator made 28 dig attempts by using three different digging strategies, and had one failed dig. The tuned ALC made 26 dig attempts at 10 and 11 MN target force levels. All 10 11 MN digs succeeded while 6 of the 16 10 MN digs failed. The results presented in this paper suggest that the admittance‐based ALC is more productive and consistent than manual operators, but that care should be taken when detecting entry into the rock pile.
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 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 découle