Bioinspired optimization on controlled anthropomorphic manipulator robots
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Bioinspired optimization algorithms, derived from biological processes such as bacterial foraging and swarm behavior, have shown increasing potential in addressing high-dimensional, nonlinear, and time-varying problems in engineering. Their integration into robotic control architectures enables the development of adaptive, model-flexible schemes that are robust to uncertainty and real-time constraints. Anthropomorphic manipulator robots, widely used in manufacturing and medical applications, require high-performance motion control under structural uncertainty, dynamic perturbations, and limited sensing. This paper proposes a unified and robust control scheme that integrates three key components: (i) a bacterial foraging optimization algorithm for offline initialization of controller weights, (ii) B-spline artificial neural networks for online adjustment of adaptive control gains, and (iii) a robust motion control law based on integral reconstruction theory, which eliminates the need for velocity measurement or full dynamic models and avoids high-gain compensation. This architecture overcomes several limitations of classical model-based, PID, or adaptive-only approaches by combining learning, compensation, and optimization within a scalable framework. The proposed method is validated through multiple simulation studies involving anthropomorphic manipulators with documented physical parameters and subjected to varying disturbances. Comparative analysis demonstrates superior tracking precision, reduced control effort, and faster convergence dynamics. These results confirm the practical viability of the proposed framework for motion control in dynamically uncertain robotic platforms.
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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 découle