Robotics in Electronics Engineering Technology
Notice bibliographique
Résumé
Over the last several years we have developed curriculum to support Electronic Engineering Technology (EET) students using Robotics in projects. We have had an enthusiastic response from students interested in both Robotic projects and interest in learning more about Robotics. Robotics is an interdisciplinary field that incorporates the integration of many systems in software, electronics, control systems, actuators and sensors. The Robotics of today imparts the most important attributes such as the nature of motion, the motions available to rigid bodies and the use of kinematic constraints to organize motion. Because the growing field of Robotics covers many areas of EET education we decided we would develop curriculum for an introductory course in Robotics. This paper explores the curriculum design and the Lie Algebra and Lie Group that are keeping track of the variables involved in arm robotic movement. These mathematical aspects are presented in a simplistic approach for the EET students. A survey of Introductory Robotic courses on the internet showed us that 2D and 3D representations of Robot pose, rotations using quaternions, Kinematic Chains, Forward and Inverse Kinematics, Dynamics, actuators and sensors were main topics of the courses. We intend to present our design of the course to cover those topics geared for EET students with special emphasis on control systems, actuators and sensors. The course splits between weekly assignments on theory and weekly assignments using student built Robot Arm, mobile Robot, and simulated Robots using the Robotic Operating System (ROS). Projects will be progressive starting with micro-controller Robot based Systems to more complex Robotic Systems using ROS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».