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Enregistrement W3035909763 · doi:10.1109/tro.2020.2998613

Static Workspace Optimization of Aerial Cable Towed Robots With Land-Fixed Winches

2020· article· en· W3035909763 sur OpenAlex
Hamed Jamshidifar, Amir Khajepour

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

RevueIEEE Transactions on Robotics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRobotic Mechanisms and Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWinchWrenchWorkspaceRobotComputer scienceMoment (physics)MaximizationControl theory (sociology)SimulationEngineeringMarine engineeringControl engineeringMathematicsMathematical optimizationArtificial intelligenceMechanical engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article focuses on the static workspace (SW) of aerial cable towed robots (ACTRs) with land-fixed winches and provides an optimization approach to maximize the size of such a workspace. In the structure of the studied robots, land-fixed winches beside the ACTRs, actuated by unmanned aerial vehicles (UAVs), are used to manipulate a platform to reach high-altitude poses and balance platform's interaction force/moment in such poses. Capability of UAVs in choosing and holding different positions and orientations enables the studied robots to adapt their available net wrench set (AW) to various required net wrench sets. In order to find the SW of ACTRs with land-fixed winches, at first, AW of a generic robot for a given arrangement of UAVs is developed analytically. Then, a geometrical approach is provided to find all collision-free arrangements of the UAVs. Based on that, a performance index is derived and optimized to find an optimal collision-free arrangement of the UAVs, which maximizes the magnitude of the force that can be balanced by the platform in any arbitrary direction. Finally, the application of the proposed optimization approach in size maximization of the SW is shown in an example.

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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,158
Score d'incertitude au seuil0,718

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,175 · 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