A New Method Investigation for Robotic Inverted Pendulum Movement and Control
Notice bibliographique
Résumé
The integration of sensor fusion techniques has played a crucial role in the advancement of the contemporary robot applications era.This is primarily due to the fact that numerous robot applications heavily rely on the amalgamation of data from multiple sensors, which capture information from the immediate surroundings.Examples of such applications include interactive virtual reality games, navigation systems, and fitness trackers.This study presents the implementation of a sensor fusion technique utilizing low-cost sensors, specifically a gyro sensor and a tilt sensor, to precisely estimate the balancing angle of an inverted pendulum robot system.Hence, this research study presents an innovative approach to address the issue of gyro drift, which has a detrimental impact on the precision of orientation calculations in the indirect Kalman filter-based sensor fusion.The emergence of kinematics and dynamics is observed in this particular process.The frequency responses of two distinct sensors, namely a gyro and a tilt sensor, have been subjected to analysis.A technique of sensor fusion has been utilized to counterbalance the inherent drift of the gyroscope sensor.The integration of a low-cost gyro sensor and a tilt sensor through the process of filtering facilitates the determination of the pendulum angle with efficacy, thereby eliminating the necessity of deploying more expensive sensors.The implementation of control for tracking circular trajectories has been carried out in empirical investigations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».