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Enregistrement W2730064436 · doi:10.1504/ijmic.2017.10006023

Tracking control for non-holonomic mobile manipulator using decentralised control strategy

2017· article· en· W2730064436 sur OpenAlexaff
Maâmar Bettayeb, Maarouf Saad, Abdelkrim Brahmi, Mohamad Saad, Raouf Fareh

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Modelling Identification and Control · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueControl and Dynamics of Mobile Robots
Établissements canadiensÉcole de Technologie SupérieureUniversité du Québec en Abitibi-TémiscamingueUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHolonomicControl theory (sociology)Mobile manipulatorTrajectoryKinematicsWorkspaceController (irrigation)Computer scienceControl engineeringMobile robotTracking (education)Inverse kinematicsLyapunov functionInverse dynamicsEngineeringControl (management)RobotArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a tracking control strategy for a non-holonomic mobile manipulator using a decentralised control strategy. The mobile manipulator is viewed as an interconnection of two subsystems - a non-holonomic mobile platform subsystem and a holonomic manipulator subsystem. First, a kinematic controller of the two-wheel driven mobile platform is developed to obtain a desired velocity. Second, a distributed control strategy is developed in order to track a desired trajectory in the joint space. This desired trajectory is obtained from the workspace trajectory using the inverse kinematics. The distributed control strategy consists of controlling the manipulator, starting from the last joint and going backwards until the first joint. Each joint is controlled while assuming that the remaining joints and the platform are stable and follow their desired trajectories. The stability of the system is proved using Lyapunov theory. These controllers are tested on a three degrees-of-freedom mobile manipulator and compared with the computed torque approach. The experimental and simulation results present a good tracking which shows the effectiveness of this control strategy.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,254 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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