MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4281653385 · doi:10.3389/frobt.2022.938775

Editorial: Humanoid Robots for Real-World Applications

2022· editorial· en· W4281653385 sur OpenAlexaff
Fumio Kanehiro, Wael Suleiman, Robert J. Griffin

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Robotics and AI · 2022
Typeeditorial
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRobotic Locomotion and Control
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanoid robotComputer scienceRoboticsRobotArtificial intelligenceFront (military)Human–computer interactionEngineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Humanoid Robots for Real-World ApplicationsSince Honda introduced the P2 in 1996, numerous humanoid robots have been developed around the world, and research and development of various fundamental technologies, including bipedal walking, have been conducted.At the same time, attempts have been made to apply humanoid robots to various applications such as plant maintenance, telemedicine, vehicle operation, home security, construction, aircraft manufacturing, disaster response, evaluation of assistive devices, and entertainment.Humanoid robots have an anthropomorphic body, and their major advantage is that they can move within an environment designed for humans and can use tools and vehicles designed for humans as they are.It is hoped that these advantages can be used to help people focus on more creative activities by replacing activities in harsh environments, hazardous tasks, and low addedvalue tasks that people are forced to perform because existing fixed, wheeled, or crawler-type robots are unable to deal with them.In addition, since the fact that something shaped like a human moves like a human has an effect of attracting people, it can be expected to entertain and heal people by interacting with them.It is easier for humans to understand their "intention" through body language.This is related to the avatar application introduced later.Despite these expectations, even today, more than 25 years after the announcement of P2, there is still no humanoid robot that has been put to practical use other than R&D and communication applications.This is because there is no necessity to use humanoid robots in a structured environment like a conventional factory, where existing robots can be easily applied, and the technology is too immature to use humanoid robots in an environment that is so unstructured that existing robots cannot deal with.This Research Topic introduces two efforts to improve the basic capabilities of humanoid robots and one effort to apply humanoid robots to remote services, with the aim of practical applications of humanoid robots.Until now, almost all humanoid robots have used a method in which joints are accurately position-controlled and position commands are updated using joint velocities calculated by inverse kinematics.Recently, methods that updates the position commands by calculating joint accelerations using inverse dynamics calculations, and methods that control the joint torques are being used.Ramuzat et al. implemented these three approaches on the same hardware platform and clarified the advantages and disadvantages of each approach.The method combining position control and inverse kinematics was found to be the least computationally intensive, while the method using torque control was confirmed to have advantages in terms of smoothness of trajectory tracking, energy consumption, and passivity.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,077

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0160,016
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,031

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,232 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in Robotics and AIMême sujetRobotic Locomotion and ControlTravaux en français237 207