MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4416750774 · doi:10.1109/iros60139.2025.11247396

FlipWalker: Jacob’s Ladder toy-inspired robot for locomotion across diverse, complex terrain

2025· article· W4416750774 sur OpenAlexaff
Diancheng Li, Nia Ralston, Bastiaan Hagen, Phoebe Tan, Matthew A. Robertson

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueRobotic Locomotion and Control
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTraverseRobotTerrainTheodoliteObstacleUnderactuationRoboticsPosition (finance)Control theory (sociology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper introduces FlipWalker, a novel under-actuated robot locomotion system inspired by Jacob’s Ladder illusion toy, designed to traverse challenging terrains where wheeled robots often struggle. Like the Jacob’s Ladder toy, Flip-Walker features two interconnected segments joined by flexible cables, enabling it to pivot and flip around singularities in a manner reminiscent of the toy’s cascading motion. Actuation is provided by motor-driven legs within each segment that push off either the ground or the opposing segment, depending on the robot’s current configuration. A physics-based model of the underactuated flipping dynamics is formulated to elucidate the critical design parameters governing forward motion and obstacle clearance or climbing. The untethered prototype weighs 0.78 kg, achieves a maximum flipping speed of 0.2 body lengths per second. Experimental trials on artificial grass, river rocks, and snow demonstrate that FlipWalker’s flipping strategy, which relies on ground reaction forces applied normal to the surface, offers a promising alternative to traditional locomotion for navigating irregular outdoor terrain.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,267 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

Explorer davantage

Même sujetRobotic Locomotion and ControlTravaux en français237 207