MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4297541861 · doi:10.1177/09596518221125533

Cascade control of underactuated manipulator based on reinforcement learning framework

2022· article· en· W4297541861 sur OpenAlexaff
Naijing Jiang, Dingxu Guo, Zhang Shu, Dan Zhang, Jian Xu

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Institution of Mechanical Engineers Part I Journal of Systems and Control Engineering · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDynamics and Control of Mechanical Systems
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesChina Scholarship CouncilNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésUnderactuationControl theory (sociology)Reinforcement learningCascadeComputer scienceController (irrigation)SIGNAL (programming language)Inverted pendulumProcess (computing)Control engineeringGenerator (circuit theory)Path (computing)ResidualRobotControl (management)EngineeringArtificial intelligencePower (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article, we propose a cascade control framework to attenuate the residual vibration of the underactuated manipulator. The control framework is divided into two phases. In the first phase, a path generator trained by the reinforcement learning produces the leading signal for the tracking controller. In the second phase, the leading signal stabilizes the underactuated manipulator, and the adaptive proportional derivative controller is implemented to reduce the vibration. In the process, a novel path planning method is proposed to improve exploration efficiency, and a negative reward is introduced to avoid unsafe strategies and simulation instability. The effectiveness of the proposed control scheme is verified in the simulations of the double pendulum crane and the two-link flexible manipulator.

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)0,001
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 enseignants0,815
Score d'incertitude au seuil0,832

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,176 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueProceedings of the Institution of Mechanical Engineers Part I Journal of Systems and Control EngineeringMême sujetDynamics and Control of Mechanical SystemsTravaux en français237 207