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Enregistrement W2970828410 · doi:10.1109/icma.2019.8816403

A Multiple Working Mode Approach to Hammering with a Modular Reconfigurable Robot

2019· article· en· W2970828410 sur OpenAlexaff
Vladyslav Romanyuk, Sina Soleymanpour, Guangjun Liu

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRobot Manipulation and Learning
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRobotModular designEngineeringSimulationHammerCollisionPunchingComputer scienceArtificial intelligenceStructural engineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Robot joints could be damaged by impulsive forces due to impact when the robot performs hammering operations. This paper presents a strategy that allows a modular and reconfigurable robot to safely perform nail hammering in 3D space without hardware enhancements. To do this, a multiple working mode approach is applied to switch the selected joint(s) to passive mode with friction compensation to allow free rotation during impact. Analytic impulse models are used to predict joint impulses which can be computed offline or online and serve as criteria for mode switching. End-effector pose, and link momentum are proposed as criteria to track and time the switching. The strategy assumes multiple swings are performed with the last swing resulting in a collision with the board or wall. Joint impulses are constrained in case the hammer collides with such an object of infinite effective mass. Advantages of the proposed approach may include savings on space, weight, costs, and complexity for a limited range of nail/board environments. An experimental study validates analytic models of hammering and effectiveness of multiple working mode approach.

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 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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,806
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,177 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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