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Enregistrement W4367029570 · doi:10.12700/aph.14.8.2017.8.2

Internet-based Bilateral Teleoperation Using a Revised Time-Domain Passivity Controller

2017· article· en· W4367029570 sur OpenAlexaffabout
Lőrinc Márton, Zoltán Szántó, Tamás Haidegger, Péter Galambos, József Kövecses

Notice bibliographique

RevueActa Polytechnica Hungarica · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTeleoperation and Haptic Systems
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesUnitatea Executiva pentru Finantarea Invatamantului Superior, a Cercetarii, Dezvoltarii si InovariiEmberi Eroforrások MinisztériumaAutoritatea Natională pentru Cercetare StiintificăAustrian Center for Medical Innovation and TechnologyHungarian Scientific Research FundEuropean Commission
Mots-clésTeleoperationPassivityController (irrigation)Computer scienceThe InternetDomain (mathematical analysis)Control theory (sociology)Time domainReal-time computingControl engineeringSimulationEngineeringControl (management)Artificial intelligenceComputer visionMathematicsOperating systemElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study presents a teleoperation system for remote control of mobile manipulators over the Internet.A bilateral control algorithm is proposed that can assure both stability and proper force reflection in the presence of non-constant delay in the communication channels between the master and the slave.The control approach in this paper is based on the time domain passivity concept and proposes a modified passivity controller to assure enhanced transparency with bounded control actions in the presence of time-varying communication delay.Transatlantic and inter-European bilateral teleoperation experiments are also reported (Montreal, Canada -Tirgu Mures, Romania; Budapest, Hungary -Tirgu Mures, Romania).The experimental measurements show the applicability of the control approach and its benefits on the teleoperation performances.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,220 · 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
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

Citations15
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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