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Enregistrement W4298005731 · doi:10.3390/machines10100875

A Dynamic Pole Motion Approach for Control of Nonlinear Hybrid Soft Legs: A Preliminary Study

2022· article· en· W4298005731 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueMachines · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoft Robotics and Applications
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOvershoot (microwave communication)Control theory (sociology)Controller (irrigation)Nonlinear systemAdaptive controlComputer scienceHybrid systemControl systemStability (learning theory)Control engineeringEngineeringControl (management)Artificial intelligencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hybrid soft leg systems have been studied for advanced gaits of soft robots. However, it is challenging to analyze and control hybrid soft legs due to their nonlinearity. In this study, we adopted dynamic pole motion (DPM) to analyze stability of a nonlinear hybrid soft leg system with dynamic Routh’s stability criterion and to design a proper controller for the nonlinear system with an error-based adaptive controller (E-BAC). A typical hybrid soft leg system was taken as an example, as such a system can easily become unstable and needs a controller to get the system back to a stable state. Specifically, E-BAC was designed to control the unstable hybrid soft leg fast with a minimal overshoot. As a nonlinear controller, the implanted E-BAC in a feedback control system includes two dominant dynamic parameters: the dynamic position feedback Kpe,t and the dynamic velocity feedback Kve,t. These parameters were properly selected, and the feedback was continuously varying as a function of system error et, exhibiting an adaptive control behavior. The simulation shows that this approach for constructing an adaptive controller can yield a very fast response with no overshoot.

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 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 enseignants0,663
Score d'incertitude au seuil0,353

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,224 · 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