Towards Humanoids Using Personal Transporters: Learning to Ride a Segway from Humans
Notice bibliographique
Résumé
Human bipedal locomotion is efficient, robust and versatile, but typically reserved to reach targets in the close vicinity. As soon as larger distances have to be covered, humans tend to rely on wheeled modes of transport in the form of cars, bikes, scooters etc. Having the flexibility to choose a personal transporter (PT) such as a Segway when needed, is also an interesting option for humanoids operating in the real world, but it requires the ability to control a device that has its own complex dynamics. In this paper, we synthesize controllers for the the humanoid robot REEM-C to ride a Segway in simulation, motivated by human Segway riding. We perform motion capture experiments of a human riding a Segway and identify human whole-body behavior as well as the Segway's internal controllers. We then show that the REEM-C can successfully generate translational, rotational and mixed motions of the Segway in simulation. The Segway is controlled by targeted motions of the REEM-C using an inverted pendulum based LQR controller for pitch control and an admittance controller for the LeanSteer to command a yaw-rate. After these promising simulation results, the next step will be implementation on a real Segway and the REEM-C humanoid.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».