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Enregistrement W4312469512 · doi:10.1109/icses55317.2022.9914146

Structural Design and Implementation of Omni-Directional Robot Based on Swerve Drive

2022· article· en· W4312469512 sur OpenAlexaff
Kamala Vennela Vasireddy, Melita Rose G, Suraj Suresh, M Rakesh, Sanjeev Sharma, Salna Mary Joy

Notice bibliographique

Revue2022 International Conference on Innovative Computing, Intelligent Communication and Smart Electrical Systems (ICSES) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueControl and Dynamics of Mobile Robots
Établissements canadiensHorizon College and Seminary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRobotHolonomicMobile robotOmnidirectional antennaComputer scienceModular designTerrainControl engineeringSimulationArtificial intelligenceEngineeringTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,258 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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