Scutigera: Design, Modeling, and Experiments for an Artistic Multibody Airship Concept
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The exploration of new lands has always been a source of motivation for mankind. Despite the common idea that our planet is fully known, a huge number of inaccessible places still remain unvisited today, especially below the surface. Recent advances in robotics allow some of these locations to be explored by unmanned vehicles. This paper presents the design of a three modules lighter-than-air vehicle specifically conceived to autonomously explore inaccessible caves and underground environments. The design is inspired from an arthropod, Scutigera coleoptrata, a long-legged centipede commonly found in our houses. Instead of crawling on walls like its biological counterpart, the robotic scutigera hovers and flies in cave tunnels. The aim is to develop a flexible semi-rigid, segmented airship that can withstand long, smooth explorations of caves while transmitting in real-time the images and sounds that it captures. This paper presents the equations of motion for a single module, and experimental results to identify the physical properties of the Scutigera modules. For simulation and control, we develop the model of the multibody system, based on the kinematics of the modules and the dynamics of the vehicle derived using Kane’s equations. Our approach can be extended for an n-bodies system. A three-segment motion is illustrated with simplified scenarios in the horizontal plane using head actuation only. Finally, a structural design of the modules is presented and supported with a proof-of-concept prototype.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».