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Enregistrement W4385420139 · doi:10.3390/vehicles5030049

Real-Time Hardware-in-the-Loop Emulation of Path Tracking in Low-Cost Agricultural Robots

2023· article· en· W4385420139 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueVehicles · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueControl and Dynamics of Mobile Robots
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacsMinistère des relations internationales et de la Francophonie
Mots-clésEmulationInertial measurement unitRobotComputer scienceSimulationReal-time computingServoMATLABEncoderPath (computing)ServomotorRate gyroTracking (education)Control engineeringEmbedded systemEngineeringArtificial intelligenceGyroscope

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reducing costs and time spent in experiments in the early development stages of vehicular technology such as off-road and agricultural semi-autonomous robots could help progress in this research area. In particular, evaluating path tracking strategies in the semi-autonomous operation of robots becomes challenging because of hardware costs, the time required for preparation and tests, and constraints associated with external aspects such as meteorological or weather conditions or limited space in research laboratories. This paper proposes a methodology for the real-time hardware-in-the-loop emulation of path tracking strategies in low-cost agricultural robots. This methodology enables the real-time validation of path tracking strategies before their implementation on the robot. To validate this, we propose implementing a path tracking strategy using only the information of motor’s angular speed and robot yaw velocity obtained from encoders and a low-cost inertial measurement unit (IMU), respectively. This paper provides a simulation with MATLAB/Simulink, hardware-in-the-loop with Qube-servo (Quanser), and experimental results with an Agribot platform to confirm its validity.

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.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,574
Score d'incertitude au seuil0,320

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,214 · 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