AN ADAPTIVE FEEDFORWARD CONTROL METHOD FOR UNDER-ACTUATED BIPEDAL WALKING ON THE COMPLIANT GROUND
Notice bibliographique
Résumé
Motivated by the potential use of humanoid robot in real environment, an adaptive feedforward control strategy is developed to stabilize the underactuated bipedal walking on the compliant ground.First, the robot-ground coupling dynamic system is modelled as a rigid kinematical chain coupled with a spring-damper system.Then by observing the human's gait, we find the walking speed has a direct effect upon the walking stability.In consideration of the highly complicated impact of real road surface on direct walking speed control, through analysis on laws governing the robot's walking speed and the centre-of-mass (CM) motion, we establish a parameterized equivalent rod-ground coupling model based on the robot's actual state, and identify the mapping relation between its walking speed and the CM forward moving distance of a full walking cycle (x f ) adaptively.Finally, the robot's walking is stabilized through a feedforward control over x f .The availability and adaptability of this method were validated through simulations: specific to one initial gait and three compliant conditions with different damping parameters, the walking was stabilized and the rate of stable convergence improved; specific to three initial gaits and three compliant conditions with stochastic varying damping parameters, the walking was still stabilized and its performance also improved.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».