Applying artificial potential fields to path planning for mobile robotics and to haptic rendering for minimally invasive surgery
Notice bibliographique
Résumé
Artificial Potential Fields (APFs) are widely used in many areas of robotics, mainly due to their simplicity and computational efficiency, but they suffer from several inherent limitations and have many unresolved issues. The oscillation problem greatly limits the use of APFs for high speed mobile robots. In this thesis, we introduce Modified Newton's Method (MNM) into APFs and show that the oscillation problem can be eliminated or greatly reduced by using this technique. Another difficulty in applying APFs is the lack of a potential model that can accurately represent an arbitrary shape. Most of the existing potential models restrict the shape of objects to some particular geometries, which limits the application of the proposed method and can obstruct the goal or the path to the goal. This drawback becomes more pronounced when we apply APFs to haptic rendering for minimally invasive surgery. In this thesis, we propose a new potential model based on generalized sigmoid functions that can accurately represent a large class of shapes. New difficulties arise when we apply APFs to multi-robot path planning. One major challenge is to bridge the high-level task planning and the low-level path planning and integrate them into one framework. In this thesis, we propose a framework for a cooperative multi-robot team. By combining an intelligent agent architecture, a potential field-based hybrid navigation scheme and a built-in reconfiguration mechanism into one framework, the proposed architecture allows a robot team to allocate tasks among team members independent of human supervision and to accomplish a wide range of navigation tasks. Finally, we present a geometric transformation-based algorithm for avoiding moving obstacles. Our approach has low computational cost and is guaranteed to find the optimal solution if it exists. Algorithms are validated through simulation and experiments.
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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 ».