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Enregistrement W4318262940 · doi:10.15760/etd.8129

Applying Biomimetic Passive Dynamics to a Quadruped Robot Leg

2022· dissertation· en· W4318262940 sur OpenAlexfundno aff
Emma Krnacik

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRobotic Locomotion and Control
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDivision of Biological InfrastructureMedical Research CouncilCanadian Institutes of Health ResearchDeutsche ForschungsgemeinschaftUK Research and InnovationNational Science Foundation
Mots-clésDamperKinematicsModular designRoboticsEngineeringModularity (biology)RobotMechanical systemSystem dynamicsComputer scienceControl engineeringPendulumSimulationControl theory (sociology)Artificial intelligenceMechanical engineeringControl (management)Physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study of synthetic nervous systems is an emerging field within biomimetic robotics as an alternative to more classic control techniques. As the modeling of these nervous systems becomes more accurate, it is important to note that the nervous system and physical system co-evolved and continue to operate in an interdependent fashion. Many legged robots, including the existing quadruped in the AARL, have leg systems that may have similar geometrical properties to that of a mammal, but have significantly different dynamic properties. This paper presents a method for designing a limb so that the passive dynamics more accurately represent that of mammalian limbs. The desired limb dynamics were obtained by scaling kinematic rat leg data, and a gray-box optimization method was used to determine appropriate spring and damper properties, modeling the limb as a three-link pendulum with a spring-damper system at each joint. The new leg was designed with minimal changes to the current prototype, with the implementation of a modular spring and damper set, which allows the leg to achieve more biomimetic passive dynamics. This leg was built with the intent of comparing SNS control methods on legs with different dynamic scales (i.e. inertial vs overdamped). Future improvements to the spring/damper implementation will include increasing the modularity of the mechanical design in order to more easily change the leg dynamic properties.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,849
Score d'incertitude au seuil1,000

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)0,0030,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,221 · 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.

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

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