Whole-Body Anti-Input Saturation Control of a Bipedal Robot
Notice bibliographique
Résumé
Bipedal locomotion requires a multi-level control strategy for balance and tracking, with the zero-moment point (ZMP) serving as a heuristic balance criterion.Maintaining the ZMP location within the stability margin indicates stability, but ankle joint actuation behavior restrictions are required.This paper focuses on whole-body control of a bipedal robot, considering control input limitations.Two dynamical models of bipedal dynamics are introduced, integrating center-of-mass (CoM)-based dynamics with joint space dynamics.The controlled outputs are the CoM position and joint displacements, while the control inputs are the ZMP position and joint torques.Anti-input saturation control is considered to ensure safe values for the control inputs, especially for the ZMP and ankle joint torque signals.A decentralized adaptive approximation control (DAAC) with a saturation compensator is designed.The stability of the proposed controller is proven using Lyapunov theory.Simulation experiments are conducted on a planar 6-degrees-offreedom (DOF) bipedal robot.The results demonstrate the robustness of the control architecture even under a disturbance torque of 10 N.m., ensuring safe stability margins for the ZMP and precise tracking for the multi-DOF bipedal system.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».