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Enregistrement W3152036265 · doi:10.1109/iros.2011.6048567

A walking stability controller with disturbance rejection based on CMP criterion and Ground Reaction Force feedback

2011· article· en· W3152036265 sur OpenAlexaff
R. Beranek, H. Fung, Mojtaba Ahmadi

Notice bibliographique

Revue2011 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMuscle activation and electromyography studies
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDisturbance (geology)Control theory (sociology)Stability (learning theory)Controller (irrigation)Computer scienceFeedback controllerGround reaction forceControl engineeringEngineeringControl (management)PhysicsArtificial intelligenceGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A novel controller using Center of Gravity (COG) planning based on the Centroidal Moment Pivot (CMP) criterion with Ground Reaction Force (GRF) feedback is presented. High level motion planning of the robot is done by planning a reference CMP trajectory that lies within the support polygon. In order to ensure rotational stability, the controller regulates the distance between the Zero Moment Point (ZMP) and the reference CMP through COG manipulation. A reference COG trajectory is generated from the measured GRF and a simplified model of the rotational dynamics of the robot. The reference COG is then decomposed into reference joint velocities via kinematic resolution of the COG Jacobian. Planar simulations show that modifying the COG trajectory using the CMP criterion with GRF feedback increases the controller's robustness to external disturbances compared to a ZMP based controller. Additionally, the results show that the constant non-zero momentum generated by external disturbances can be regulated by minimizing the difference between the reference CMP and ZMP positions, without explicitly regulating the momentum about the COG.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,184 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations9
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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