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Enregistrement W2800866650 · doi:10.1139/tcsme-2005-0011

HIGH-PERFORMANCE MULTI-BODY COLLISION DETECTION FOR THE REAL-TIME CONTROL OF A CTS SYSTEM

2005· article· en· W2800866650 sur OpenAlex
Mojtaba Ahmadi, Mustafa Musa Jaber, F. C. Tang

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.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueTransactions of the Canadian Society for Mechanical Engineering · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueRobotic Path Planning Algorithms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCollisionCollision detectionComputationComputer scienceTrajectoryRobotSimulationControl theory (sociology)Relative velocityKinematicsReal-time computingControl (management)AlgorithmArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a high performance methodology for the real-time implementation of collision detection on a Captive Trajectory Simulation (CTS) system. The CTS system includes a slow-moving redundant robot manipulator operating inside a wind tunnel environment with transonic conditions. Collisions can occur between robot links or the links and other objects present in the environment. A multi-body dynamic pruning method is proposed based on joint velocity bounds, which can significantly reduce the number of required collision checks without compromising the system’s safety due to its conservative assumptions. A balance is achieved between the accuracy and the speed of computations via the convex subhull subdivision of the objects, which reduces the geometrical details to further decrease the load of computations. Combining the above two strategies results in smaller and more consistent sample times allowing the collision detection to run in real-time as an integral part of a robot with a high speed control loop.

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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,779
Score d'incertitude au seuil0,502

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,188 · 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