MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4387666804 · doi:10.1007/s44245-023-00025-4

Interpolating across the impedance/admittance spectrum with Unified Interaction Control

2023· article· en· W4387666804 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

RevueDiscover Mechanical Engineering · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRobot Manipulation and Learning
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAdmittanceControl theory (sociology)Controller (irrigation)Interpolation (computer graphics)Stability (learning theory)Electrical impedanceWeightingComputer scienceHexapodImpedance controlRobotControl engineeringControl (management)EngineeringPhysicsAcousticsTelecommunicationsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Impedance Control (IC) and Admittance control (AC) are two control methods for robot-environment interaction which have opposing performance and stability characteristics. Previous research has proposed that the two controllers define a spectrum of controllers. This paper quantifies the IC/AC spectrum as a trade-off between the suppression of force sensor error and modelling error. Unified Interaction Control (UIC) is introduced, which can interpolate across this spectrum of controllers by using a periodic state-reset and an inner-loop gain weighting parameter. The UIC is verified through simulation, experiment, and an eigenvalue analysis. Interpolating across the spectrum allows one to choose an ideal controller given the nature of the robot and environment. This is demonstrated in two case studies: adapting the level of interpolation to optimize performance with a changing environment, and using a static level of interpolation to mitigate the worst-case effects in both IC and AC.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,680
Score d'incertitude au seuil0,594

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,229 · 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