Soft robotics: Definition and research issues
Notice bibliographique
Résumé
Soft robots have been a buzz word in the field of robotics. However, there are several definitions of soft robots in literature with their varying degrees of usefulness to providing guidelines for designing and constructing a soft robot. This paper attempts to provide a comprehensive definition of soft robots with the goals that the definition should be of (i) generality and (ii) practicality. By generality, it is meant that the definition gives the signature to soft robots and is all inclusive, and by practicality, it is meant that the definition provides a general guideline for practicing designers to design and construct soft robots to particular applications. A salient point in our definition of soft robots is the concept of softness, which is defined from the perspective of a receiving object - particularly as the stress and other damage quantities (e.g., deflection) created in the receiving object when the receiving object interacts with the soft system per se. A further contribution is the provision of definitions to soft sensor, soft actuator along with power generator, soft controller, and soft mechanism. Finally, research issues on soft robots are outlined.
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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 | 0,007 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,024 |
| Communication savante | 0,010 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».