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Enregistrement W4289313273 · doi:10.1017/s0263574722001102

Inverse kinematics strategies for physical human-robot interaction using low-impedance passive link shells

2022· article· en· W4289313273 sur OpenAlexaff
Jonathan Beaudoin, Thierry Laliberté, Clément Gosselin

Notice bibliographique

RevueRobotica · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRobotic Mechanisms and Dynamics
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKinematicsInverse kinematicsTrajectoryRobotContext (archaeology)Computer scienceRobot kinematicsInverse dynamicsInverseJacobian matrix and determinantSimulationArtificial intelligenceControl theory (sociology)MathematicsPhysicsMobile robotGeometryClassical mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper presents an investigation of the effectiveness of different inverse kinematics strategies in a context of physical human-robot interaction in which passive articulated shells are mounted on the links of a serial robot for manual guidance. The concept of passive link shells is first recalled. Then, inverse kinematics strategies that are designed to plan the trajectory of the robot according to the motion sensed at the link shells are presented and formulated. The different approaches presented all aim at interpreting the motion of the shells and provide an intuitive interaction to the human user. Damped Jacobian based methods are introduced in order to alleviate singularities. A serial 5-dof robot used in previous work is briefly introduced and is used as a test case for the proposed inverse kinematics schemes. The robot includes two link shells for interaction. Simulation results based on the different inverse kinematic strategies are then presented and compared. Finally, general observations and recommendations are discussed.

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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,803
Score d'incertitude au seuil0,911

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,253 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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