Active Impedance Control of Bioinspired Motion Robotic Manipulators: An Overview
Notice bibliographique
Résumé
There are two main categories of force control schemes: hybrid position-force control and impedance control. However, the former does not take into account the dynamic interaction between the robot's end effector and the environment. In contrast, impedance control includes regulation and stabilization of robot motion by creating a mathematical relationship between the interaction forces and the reference trajectories. It involves an energetic pair of a flow and an effort, instead of controlling a single position or a force. A mass-spring-damper impedance filter is generally used for safe interaction purposes. Tuning the parameters of the impedance filter is important and, if an unsuitable strategy is used, this can lead to unstable contact. Humans, however, have exceptionally effective control systems with advanced biological actuators. An individual can manipulate muscle stiffness to comply with the interaction forces. Accordingly, the parameters of the impedance filter should be time varying rather than value constant in order to match human behavior during interaction tasks. Therefore, this paper presents an overview of impedance control strategies including standard and extended control schemes. Standard controllers cover impedance and admittance architectures. Extended control schemes include admittance control with force tracking, variable impedance control, and impedance control of flexible joints. The categories of impedance control and their features and limitations are well introduced. Attention is paid to variable impedance control while considering the possible control schemes, the performance, stability, and the integration of constant compliant elements with the host robot.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».