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Enregistrement W4385059337 · doi:10.1109/aset56582.2023.10180654

Motion Control of a Differential Drive Mobile Robot Considering Voltage and Current Limits

2023· article· en· W4385059337 sur OpenAlexaff
Waleed Hilal, Gary M. Bone, S. Andrew Gadsden, Mohammad Al‐Shabi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueControl and Dynamics of Mobile Robots
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésControl theory (sociology)TrajectoryMobile robotController (irrigation)Computer scienceKinematicsRobotRobot kinematicsControl engineeringEngineeringArtificial intelligenceControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The mobile robot trajectory tracking problem, whereby a controller is responsible for ensuring a robot follows a predetermined trajectory is investigated in this work. Several different algorithms are implemented as the controller for a differential drive wheeled robot in this study, and their performances are examined across different operating conditions using several performance measures. Specifically, we implement proportional, integral, and derivative controls, as well as sliding-mode control and model predictive control, and observe their control performance in ideal, tuned operating conditions, as well as in the face of varying levels of sensor noise, actuator saturation due to voltage and current constraints, or wheel slippage in one or both wheels. Background on the kinematic model of the differential drive wheeled robot as well as the implementation and tuning of the controllers are included in this work. Furthermore, we present a discussion of the advantages and limitations of each controller in the face of varying circumstances for the task of controlling a differential drive wheeled robot.

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 candidatesaucune
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,462
Score d'incertitude au seuil0,489

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)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,207 · 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.

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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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