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Enregistrement W4415598594 · doi:10.1115/detc2025-169005

From Symmetry to Asymmetry: Design Framework of a Waterbomb Origami Soft Crawler for Linear and Steering Locomotion

2025· article· W4415598594 sur OpenAlexaff
Lingchen Kong, Juliette Fogarty, Yaoyao Fiona Zhao

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Materials and Mechanics
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRobotWeb crawlerKinematicsFolding (DSP implementation)Soft roboticsAsymmetryRange (aeronautics)Soft materialsMechanical system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Soft robots have garnered significant attention in recent years due to their adaptability, compliance, and potential for safe interaction with unstructured environments. However, achieving efficient linear and steering locomotion in these systems remains a persistent challenge. Origami, the ancient art of paper folding, offers a promising framework for designing soft robotic systems due to its ability to achieve a large range of deformation by transforming simple 2D sheets into complex 3D structures. While prior research has extensively investigated the behaviors of Waterbomb origami under the fully symmetric condition, efficient actuation methods and sub-symmetric behavior remain understudied. This study addresses this gap by introducing a novel computational model to characterize sub-symmetric folding patterns in Waterbomb origami. By combining these sub-symmetric behaviors with fully symmetric folding, the research leverages geometric asymmetry to design a soft origami crawler capable of locomotion. The proposed model captures the kinematics of the origami structure and facilitates the design of a crawler that achieves both linear and steering locomotion. Experimental results validate the model and demonstrate the crawler’s ability to move efficiently in both modes. These findings underscore the potential of utilizing geometric asymmetry in origami-based soft robots to enable versatile and adaptive locomotion, paving the way for advanced soft robotic systems that can operate in unstructured and dynamic environments.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,466
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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