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Enregistrement W4386250554 · doi:10.24908/iqurcp16693

FlipWalker: Self-Inverting Robot Locomotion Inspired by ‘Jacob’s Ladder’ Falling Block Illusion Toy

2023· article· en· W4386250554 sur OpenAlexvenueno aff
Nia Ralston, Bastiaan Hagen, Phoebe Tan, Matthew Robertson

Notice bibliographique

RevueInquiry Queen s Undergraduate Research Conference Proceedings · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueModular Robots and Swarm Intelligence
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRobotServoServomotorScalabilityMicrocontrollerModular designRobustness (evolution)Flexibility (engineering)Computer scienceHingeUnderactuationEngineeringSimulationControl engineeringComputer hardwareArtificial intelligenceMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study presents a novel, underactuated robot locomotion system inspired by the Jacob's Ladder illusion toy, aimed at overcoming challenges encountered by wheeled locomotion on rugged and soft terrains. The system comprises interconnected body segments using flexible wires, offering inherent robustness and scalability due to its simple design. The motion is achieved through servo-controlled rotations, with joint locations adapting as segments pivot around each other. These segments utilize wires as hinges and tension-based constraints, enabling perpetual rotations, thereby propelling the robot forward while remaining flat on the ground. The manufacturing process involves rapid 3D printing for housing and CNC machining for PCB board fabrication. Flexible hinges are attached using threaded bolts, providing tension adjustability. The robot's microcontroller setup involves separate controllers for each body segment, communicating with a central offboard microcontroller for sensor data aggregation, configuration determination, and servo control. This modular design ensures easy addition and removal of segments without disrupting the overall electrical connectivity. The developed locomotion system showcases potential for enhanced adaptability and performance in challenging terrains.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,249 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
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Résumé présentoui

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