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Enregistrement W4289203457 · doi:10.1017/s0263574722001060

Energy-aware redundant actuation for safe spring-assisted modular and reconfigurable robot

2022· article· en· W4289203457 sur OpenAlexafffund
Christopher Singh, Guangjun Liu

Notice bibliographique

RevueRobotica · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRobot Manipulation and Learning
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésModular designRobotEnergy consumptionTask (project management)Offset (computer science)Computer scienceEfficient energy useSimulationEnergy (signal processing)EngineeringControl engineeringArtificial intelligenceElectrical engineeringSystems engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A spring-assisted modular and reconfigurable robot (SA-MRR) has been recently developed at our laboratory to reinforce its performance and enable safe and dexterous operation in human–robot environments. Multiple working mode (MWM) control enables each SA-MRR joint module to switch independently between working in a primary actuation mode and a secondary, spring-assisted mode that may improve task-specific energy performance measures and safety in a variety of manipulation tasks. The spring-assisted mode is characterized by synergy of spring and motor energy and may be summoned to offset motor energy demands or to safeguard a reconfigurable set of secondary joint limits. In this research work, two spring-assisted working mode strategies are proposed, and their characteristics have been investigated for SA-MRR actuation energy advantages while safe robot segregation in collaboration tasks is maintained. One MWM strategy has been designed to safeguard task-specific joint limits and is able to decrease motor energy consumption in some tasks. Another MWM strategy has been designed for energy efficiency and was able to reduce motor energy per cycle by $ \text{72}$ % in a simulated manipulation task while maintaining spatial safety constraints. Numerical simulations have demonstrated the effectiveness of the proposed spring-assisted working mode strategies for energy-aware safe manipulation applications.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,990
Score d'incertitude au seuil0,565

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,192 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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'admission2
Résumé présentoui

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