Electromagnetic and inertial motion sensor fusion
Notice bibliographique
Résumé
Electromagnetic (EM) sensors and inertial sensors (gyros and accelerometers) are two types of motion tracking sensors that could be used as a wearable technology to extract real-time localization values of a teleoperator's controlling appendage and translate them into joint coordinates for a robot arm with the same degrees of freedom. The EM sensor measures time-independent position and orientation, while the gyro and accelerometer measure time-dependent rotational velocity and linear acceleration, respectively. This paper proposes a low-computational dynamically weighted discrete sensor fusion algorithm, based on the complementary filter, to fuse the orientation measurements from these two types of sensor by drawing on the advantages of one to compensate for the flaws of the other one. This algorithm uses the inertial sensor's gyroscopic velocity and the EM sensor's orientation and compares each sensor's higherorder derivatives in order to readjust the filter's weight during each iteration. This allows for the gyro to continuously either validate or correct the EM sensor's orientation. Experimental results using controlled rotations of the sensors performed by an industrial robot show that this new filtration concept can return an accurate orientation value by adequately counteracting the EM sensor's errors from field distortions while also avoiding the inertial sensor's temporal drift.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».