Grasping Control for Kinematically Redundant Parallel Robots With a Remotely Operated Gripper
Notice bibliographique
Résumé
This article proposes a novel grasping control method for a kinematically redundant parallel (KRP) robot with a remotely operated gripper. The proposed method consists of a motion controller and a force controller acting on each leg of the robot. The motion control model applies the computed torque method, and the force control model is based on the forces applied by each leg to the platform. These forces are decomposed into two main components: The first component generates the grasping forces, while the second one balances the platform. Since the different force components are calculated independently, the grasping forces are not coupled with others. As a result, the grasping forces can be precisely controlled without using any force/torque sensor. The grasping process introduces actuation redundancy and changes the topology of the KRP robot. In such a situation, there are infinitely many solutions for the forces in the robot, and three approaches are proposed to resolve the overconstraint. Once the forces applied on each leg are obtained, the actuated torques can be calculated based on the static force model of the leg. Finally, experiments are conducted on a prototype to verify the performance of the proposed control method.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».