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Enregistrement W4366965551 · doi:10.12700/aph.15.8.2018.8.3

Design of a Single-Master/Multi-Slave Nonlinear Teleoperation System through State Convergence with Time Varying Delays

2018· article· en· W4366965551 sur OpenAlexaff
Umar Farooq, Muhammad Usman Asad, Jason Gu, Ghulam Abbas, Valentina Emilia Bălaş, Marius M. Bǎlaş

Notice bibliographique

RevueActa Polytechnica Hungarica · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTeleoperation and Haptic Systems
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTeleoperationConvergence (economics)Nonlinear systemState (computer science)Master/slaveControl theory (sociology)Computer scienceControl engineeringEngineeringAlgorithmArtificial intelligenceControl (management)Physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents the design of a nonlinear teleoperation system which is comprised of a single master and multiple slave (SM/MS) units.The interaction between these units follows the extended state convergence architecture which allows multiple linear master units to influence multiple linear slave units.However, in this study, the nonlinear dynamics of the master and slave units is considered and the resulting nonlinear teleoperation system is analyzed in the presence of time delays.To be specific, the following objectives are defined: (i) the nonlinear teleoperation remains stable in the presence of time varying delays, (ii) the slave units follow the position commands of the master unit and (iii) the operator receives a force feedback proportional to the interaction forces of the slaves with their environments.Towards this end, Lyapunov-Krasovskii theory is utilized which provides guidelines to select the control gains of the extended state convergence architecture such that the aforementioned objectives are achieved.The efficacy of the proposed scheme is finally verified through simulations in MATLAB/Simulink environment by considering a two degrees-of-freedom (DoF) singlemaster/tri-slave nonlinear teleoperation system.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,193 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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