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Enregistrement W2992551571 · doi:10.1002/rob.21924

Effect of gravity in wheel/terrain interaction models

2019· article· en· W2992551571 sur OpenAlexaff
László L. Kovács, Bahareh Ghotbi, Francisco González, Parna Niksirat, Krzysztof Skonieczny, József Kövecses

Notice bibliographique

RevueJournal of Field Robotics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoil Mechanics and Vehicle Dynamics
Établissements canadiensConcordia UniversityMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTerrainGravitational fieldTorqueTraction (geology)Flexibility (engineering)GravitationSimulationGeodesyMechanicsAerospace engineeringEngineeringPhysicsGeologyClassical mechanicsMechanical engineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Predicting the motion of wheeled robots in unstructured environments is an important and challenging problem. The study of planetary exploration rovers on soft terrain introduces the additional need to consider the effect of nonterrestrial gravitational fields on the forces and torques developed at the wheel/terrain interface. Simply reducing the wheel load under Earth's gravity overestimates the traveled distance and predicts better performance than is actually observed in reduced‐gravity measurements. In this paper, we study the effect of gravity on wheel/terrain interaction. Experiments were conducted to assess the effect of reduced gravity on the velocity profile of the soil under the wheel, as well as on the traction force and sinkage developed by the wheel. It was shown that in the velocity field of the soil, the decay of the tangential velocity component becomes gradual with reducing gravity, and the decay of the normal to rim velocity is slower in Lunar gravity. It was also found that wheel flexibility can have an important effect on the dynamics as the contact patch and effective radius vary periodically. These results were then used together with traditional semiempirical terramechanics models to determine and validate the simulated drawbar pull values. The developed simulation model includes the effect of wheel flexibility, dynamic sinkage, and gravity.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,071

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,230 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations16
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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