A Unified Foot–Terrain Interaction Model for Legged Robots Contacting With Diverse Terrains
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Notice bibliographique
Résumé
Interaction with the terrain is essential for legged robots to adapt to complex environment. Field terrain could be steep, slippery, and muddy. Legged robots may sink on sand or mud and slip on ice or snow. To address such problems, foot–terrain interaction models have been developed to preestimate the sink or slip state of the robot and models are switched to adapt to different terrain. However, it is difficult to switch the model precisely, which causes problems in its application to complex terrain in the field. This article proposes a unified foot–terrain interaction model to avoid model switching in multiphysical characteristic terrains. Specifically, a normal foot–terrain interaction model is formulated to characterize the dynamic sinkage of robot foot into soft terrain which combines velocity and loading effects on the sinkage exponent. Furthermore, a sinkage-slip model is proposed to reflect sliding friction and bulldozing resistance. Finally, by generalizing the models between different terrains, a unified model of hard–soft-slippery terrain is completed in both normal and tangential directions. Single-foot and robot-movement experimental results show that the proposed model can adapt to different field terrains with high accuracy and efficiency.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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