On Slip Detection for Quadruped Robots
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.
Notice bibliographique
Résumé
Legged robots are meant to autonomously navigate unstructured environments for applications like search and rescue, inspection, or maintenance. In autonomous navigation, a close relationship between locomotion and perception is crucial; the robot has to perceive the environment and detect any change in order to autonomously make decisions based on what it perceived. One main challenge in autonomous navigation for legged robots is locomotion over unstructured terrains. In particular, when the ground is slippery, common control techniques and state estimation algorithms may not be effective, because the ground is commonly assumed to be non-slippery. This paper addresses the problem of slip detection, a first fundamental step to implement appropriate control strategies and perform dynamic whole-body locomotion. We propose a slip detection approach, which is independent of the gait type and the estimation of the position and velocity of the robot in an inertial frame, that is usually prone to drift problems. To the best of our knowledge, this is the first approach of a quadruped robot slip detector that can detect more than one foot slippage at the same time, relying on the estimation of measurements expressed in a non-inertial frame. We validate the approach on the 90 kg Hydraulically actuated Quadruped robot (HyQ) from the Istituto Italiano di Tecnologia (IIT), and we compare it against a state-of-the-art slip detection algorithm.
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 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 découle