Discussion on the Stiffness of the Drive Chain in the Legs of Biped Robots
Notice bibliographique
Résumé
Biped robots’ locomotion is realized by driving the joint motion via a drive chain. Therefore, the stiffness of the drive chain is an important factor that affects the drive performance and can influence the locomotion behavior of the biped robot. This work focused on the influence of the stiffness of the leg’s drive chain using a mass-spring model based on the biped robot AIRO built in Zhejiang Lab. Methods for determination of the parameters in the proposed model were presented, including the use of ANSYS Workbench to determine the stiffness parameters and the determination of the inertia parameters by dynamic modelling of the biped robot. Simulation results show that special attention should be paid to the stiffness of the drive train of the leg when designing a biped robot to ensure the walking capability of the robot. Using the model proposed in this work, relations between the executed accuracy of the joint trajectories and the stiffness can be analyzed; after that, the stiffness parameters can be optimized. In addition, simulation results also showed that attention should be paid to manufacturing tolerances to ensure the symmetry of the legs of the bipedal robot in order to reduce the vibration of the robot body. Experiments were conducted on AIRO for validating the proposed model and the simulation analysis.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».