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Enregistrement W6990101255

Contrôle non linéaire de robots sphériques non holonomes à des fins d’exploration spatiale

2023· other· fr· W6990101255 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueEspace École de technologie supérieure (École de technologie supérieure) · 2023
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésContext (archaeology)Work (physics)Field (mathematics)Noise (video)Limiting
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dans le cadre de la recherche scientifique et de l’exploration de l’inconnu, l’exploration spatiale se démarque comme l’un des domaines les plus captivants et cruciaux de notre époque. Elle fait appel à une gamme variée de véhicules spatiaux conçus pour des missions et des objectifs diversifiés. Parmi ces vehicules nous avons les rovers, des engins automatisés spécialement conçus pour se déplacer à la surface de planètes et de lunes. Des exemples notables de rovers incluent le rover Curiosity sur Mars et le rover Perseverance. \n \nCependant, les rovers présentent des limitations intrinsèques, telles qu’une vitesse de déplacement très lente, des environnements hostiles susceptibles de réduire leur durée de vie, une capacité limitée à transporter des instruments scientifiques, ainsi que des terrains difficiles qui peuvent entraver leurs déplacements. \n \nFace à ces défis, les robots sphériques se présentent comme une alternative prometteuse pour l’exploration spatiale. Ils se distinguent par leur capacité à combiner la vitesse, la résistance aux collisions et l’efficacité, tout en nécessitant un nombre minimal d’actionneurs. \n \nIl existe plusieurs types de robots sphériques, chacun se distinguant par sa méthode d’actionnement. Dans le cadre de cette étude, nous nous concentrons sur les robots sphériques barycentriques (BSRs), qui se déplacent en ajustant leur centre de masse, en mettant particulièrement en lumière ARIES, un robot sphérique à 2 degrés de liberté spécialement conçu pour l’exploration de cavernes sur la lune. \n \nL’objectif de cette recherche réside dans la modélisation d’ARIES en utilisant la méthode de Lagrange, en adoptant trois approches distinctes : une approche simplifiée, supposant que les mouvements transversaux et longitudinaux sont indépendants, une approche complète, sans simplification aucune et une approche visant la réduction de la dynamique du système. Parallèlement, nous explorons le contrôle d’ARIES en utilisant le contrôle par mode glissant, tout en procédant à une validation par comparaison avec le contrôle par couple calculé. Nous comparons aussi le mécanisme d’ARIES à celui d’un pendule double qui est plus courant dans la littérature. \n \nLes résultats obtenus révèlent que le contrôle par mode glissant offre des performances remarquables pour des systèmes tels qu’ARIES. Parallèlement, ils mettent en évidence que la dynamique complète procure des performances supérieures comparé aux autres dynamiqes en terme de précision. \n \nCette étude apporte une contribution significative à notre compréhension des robots sphériques, de leur modélisation à leur contrôle. Ces résultats sont appelés à guider le développement futur de robots sphériques et à éclairer les choix de conception et de contrôle dans un large éventail d’applications.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,257 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2023
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