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Enregistrement W4380875420 · doi:10.36227/techrxiv.23528175

Singularity-Free Lagrange-Poincar e Equations on Lie Groups for Vehicle-Manipulator Systems

2023· preprint· en· W4380875420 sur OpenAlexaff
Borna Monazzah Moghaddam, Robin Chhabra

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDynamics and Control of Mechanical Systems
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLie groupMathematicsEquations of motionSingularityEuclidean groupMathematical analysisClassical mechanicsPhysicsAffine transformationGeometryAffine space

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It has been long known that the Euler-Lagrange dynamical equations of fixed-base manipulators with single-degree-of-freedom joints can be formulated on Lie groups following exponential joint parameterizations. Whereas, dynamics of vehicles can be captured using the Euler-Poincar ́e equations on Lie groups, with no need to choose any local parameterization. We utilize a combined form of these two geometric approaches called the Lagrange-Poincare Equations to develop a singularity-free Lagrangian formalism for the dynamics of vehicle-manipulator systems. We consider vehicles whose configuration manifolds are Lie sub-groups of the Special Euclidean group, encompassing arbitrary base vehicle motions corresponding to, e.g., ball, planar, or free joints. We revisit the Lagrange-d’Alembert principle for systems on principal bundles to derive the Lagrange-Poincare equations for vehicle-manipulators with possibly symmetry-breaking external applied wrenches. These equations effectively separate the external (locked-arm system) and internal dynamics (arm’s motion) by introducing a block-diagonalized inertia matrix. We then incorporate the exponential parameterization of manipulators to explicitly formulate the reduced dynamics on Lie groups. The resulting equations are in matrix form and can be immediately implemented in simulations and model-based control strategies. The geometrical significance of the proposed formalism is further demonstrated via the step-by-step presentation of a case study.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,202 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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