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Enregistrement W2757822538 · doi:10.1504/ijdsss.2017.087243

Adaptive coordinated control of multi-mobile manipulator systems

2017· article· en· W2757822538 sur OpenAlexaff
Abdelkrim Brahmi, Maarouf Saad, Guy Gauthier, Wen Hong Zhu, Jawhar Ghommam

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Digital Signals and Smart Systems · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueControl and Dynamics of Mobile Robots
Établissements canadiensCanadian Space AgencyÉcole de Technologie SupérieureUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMobile manipulatorWorkspaceControl theory (sociology)Controller (irrigation)Computer scienceObject (grammar)Stability (learning theory)Bounded functionAdaptive controlPosition (finance)Control engineeringMobile robotRobotControl (management)EngineeringArtificial intelligenceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents an adaptive coordinated control scheme for multiple mobile manipulator robots (MMR) moving a rigid object in coordination. The dynamic parameters of the object handled and of the mobile manipulators are considered unknown but constant. The control law and the adaptation of uncertain parameters are designed using the virtual decomposition (VDC) approach. This control approach was originally applied to multiple manipulator robot systems. The proposed control design ensures that the position error in the workspace converges to zero, and that the external force error is bounded. The global stability of the system using VDC is proven through the virtual stability of each subsystem. Numerical simulations and an experimental validation are carried out for two mobile manipulators transporting an object, and are compared with the results obtained using the computed torque approach in order to show the effectiveness of the proposed controller.

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)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 recherche0,0010,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,222 · 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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