Structural Design and Implementation of Omni-Directional Robot Based on Swerve Drive
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.
Notice bibliographique
Résumé
Robots are devices that are programmed to perform complex and timing constrained tasks efficiently. They are widely classified as fixed and mobile robots based on their mobility. Although 2-wheel drive robot are easy to build and program, they are restricted to a set of applications due to their limited mobility. This issue is solved by implementing the concept of holonomic robots. Holonomic robots or Omni-Directional robots possess higher degree of freedom, thereby improving the mobility of the bot. Traditional, Omni-Directional robots are developed by employing different types of wheels such as mecanum wheels or spherical wheels. These wheels improve mobility, albeit they impose new challenges. A few challenges include restricted movement on uneven terrain and low availability. These setbacks are overcome in the design and development of one such omnidirectional robot that is being proposed in this paper. The proposed design is an omni directional robot that is built using normal rubber wheels. These wheels are capable of moving side-ways along with their conventional to and fro movement, thereby achieving omnidirectional movement. The paper focuses on the Programming and controlling aspect of the omni directional robot in addition to the underlying CAD design of the bot. This paper concludes with a comparative study of an omni-directional bot and a 2- wheel drive bot. The bot described is generic in other words, it uses a modular approach and can be extended to a wide range of applications. To name a few, surveillance robots, forklifts in warehouses, construction robots, cleaning robots, etc. Furthermore, this design can be extended to automobiles to attain improved mobility and performance. This design has an edge over other designs as it offers greater mobility, and hence it can find its application where the response time must be minimal.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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