Notice bibliographique
Résumé
In both biology and in legged robotics terrain and environmental factors play an important role in informing movement. Organisms must be well adapted to produce stable gaits in unreliable terrains and robots must be carefully designed to meet the challenges of their surroundings. Previous research has investigated how terrain and environmental factors affect the biomechanics of gait; however, little research has focused on investigating under what conditions systems favour various numbers of limbs (i.e. 3-5 legged configurations in this case), and if there exist conditions under which a preference for asymmetrically mounted limbs or gaits presents itself. To address this, the goal of this work is to develop a five-legged robot platform for hardware simulations. Presently, we have developed a functional quadrupedal prototype alongside designs for the fabrication and implementation of the fifth leg. The prototype’s legs are a system of links allowing it to move through an imitation of a natural range of movement (i.e. ground contact, ground clearance and forward swing) while being singly actuated, a design choice made to limit control complexity. Each leg is actuated by a 6V 210RPM motor which enables a variety of three-to-four-legged gait patterns. Currently, the robot produces forwards motion through a diagonal gait generated by two pairs of signals from the motor controller and informed by encoder data. The design of this robotic platform and the hardware simulations it facilitates will serve to inform the design of other robots in its field of legged robotics. Additionally, a better understanding of the effects of terrain on gait will support the design of lower-limb prosthetics and mobility devices. Investigating these fundamental questions of locomotion also serves as an avenue to answer questions in biology regarding the evolution of legged locomotion.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,034 | 0,005 |
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 ».