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Enregistrement W3003204374 · doi:10.1109/iros40897.2019.8967694

Benchmarking and Workload Analysis of Robot Dynamics Algorithms

2019· article· en· W3003204374 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRobotic Locomotion and Control
Établissements canadiensArtificial Intelligence in Medicine (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBenchmarkingComputer scienceImplementationSoftwareRobotRoboticsWorkloadSuiteMotion controlSoftware frameworkTask (project management)Artificial intelligenceComputer engineeringAlgorithmControl engineeringSoftware developmentSoftware engineeringSoftware constructionEngineeringSystems engineeringOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rigid body dynamics calculations are needed for many tasks in robotics, including online control. While there currently exist several competing software implementations that are sufficient for use in traditional control approaches, emerging sophisticated motion control techniques such as nonlinear model predictive control demand orders of magnitude more frequent dynamics calculations. Current software solutions are not fast enough to meet that demand for complex robots. The goal of this work is to examine the performance of current dynamics software libraries in detail. In this paper, we (i) survey current state-of-the-art software implementations of the key rigid body dynamics algorithms (RBDL, Pinocchio, Rigid-BodyDynamics.jl, and RobCoGen), (ii) establish a methodology for benchmarking these algorithms, and (iii) characterize their performance through real measurements taken on a modern hardware platform. With this analysis, we aim to provide direction for future improvements that will need to be made to enable emerging techniques for real-time robot motion control. To this end, we are also releasing our suite of benchmarks to enable others to help contribute to this important task.

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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,784
Score d'incertitude au seuil0,499

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,177
Écart entre enseignants0,174 · 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

En bref

Citations16
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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