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Enregistrement W2751850094 · doi:10.11159/cdsr17.4

Model-based Dynamics and Control: from Cars to Biomechatronics

2017· article· en· W2751850094 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueProceedings of the International Conference of Control, Dynamic systems, and Robotics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReal-time simulation and control systems
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceDynamics (music)Vehicle dynamicsControl (management)Artificial intelligenceEngineeringAerospace engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the Motion Research Group at the University of Waterloo, we investigate the dynamics, model-based control, and design optimization of multibody biomechatronic systems. Deriving the equations for these complex systems is both tedious and error-prone, so we have automated the dynamic modelling process by combining linear graph theory from mathematics with fundamental principles from physics and biology. Our symbolic computer implementation of this approach, now part of MapleSim, will generate real-time simulation code and dynamic controllers for systems ranging from biomechatronic devices to autonomous vehicles. In this talk, I will discuss some advantages of a symbolic graph-theoretic approach to systems modelling and control, and highlight these advantages through a large number of real-world applications that include a plug-in Prius for Toyota, a rover for the Canadian Space Agency, a hockey slapshot robot, and a stroke rehabilitation robot that uses an integrated model of the patient's musculoskeletal system and robot to determine optimal control actions. Both modelling and experimental results will be presented to show the real-world performance of the model-based designs and controllers. Future applications to autonomous vehicles and biomechatronic assistive devices will be discussed.

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 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,360
Score d'incertitude au seuil0,693

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,219 · 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