Bio-Inspired Adaptive Control of Robotic Manipulators for Grasping in Orbital Space Missions
Notice bibliographique
Résumé
This research addresses the control problem of spaceborne manipulators for adaptive and reactive grappling of space targets for orbital missions requiring faster dynamics interactions than are currently employed.One of the major difficulties in validation of space manipulator algorithms is the challenge and expense of experimentally replicating the space environment on earth.This research's approach to solving this problem has evolved from a bio-inspired feedforward approach to a proprioceptive reinforcement learning approach.Initially it was assumed that a bio-inspired feedforward approach could provide human-like tactility required for robustness and adaptability in space robotic manipulation.A cerebellum-inspired pre-trained neural network has been implemented as a forward model as a means of circumventing potential problems with traditional feedback controllers for space manipulators.Such problems are anticipated in sophisticated real-world applications of space manipulation such as the manipulatormounted free-flyer spacecraft.Cerebellar-inspired forward models have thus far been demonstrated in only simple proof-of-concept problems.A novel method was developed for combining the multi-layer perceptron (MLP) with a multi-output regression tree (MORT) in a pre-trained feedforward neural network capable of predicting forward trajectories to an accuracy of 89-96% for previously unseen trajectory data.Given the similarity in form and dynamics between earth-based and space-based This thesis is dedicated to my lovely wife (Aretha), son (Timi), and my dear parents.Many thanks to my wife for her show of support, prayers, and understanding, throughout this academic journey.I would like to thank my siblings
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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) | 0,001 | 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 ».