Balance control of a five-DOF robot leg
Notice bibliographique
Résumé
A biped robot, also known as a humanoid robot, is built to resemble the shape and perform \nthe actions of the human body. While functioning, a biped robot interacts with surrounding \nhuman environments. Currently, various robots have been developed to resemble many parts \nof the human body, such as the head or torso. This material focuses on the development of \none robotic leg. Research in humanoid robots will expand knowledge of the human body, while \nproducing greater understanding of the precise motions of the human gait. The eld of research \nin biped robots is very interesting, and creating something similar to that of the human body \nis a challenging task. The concept of walking robots is motivating and interesting enough, to \nperform research in the eld. \nThere are two di erent robot designs, one for the simulation based purposes and the other \nfor real-time data collection. The simulations will be used to help understand the formulas \nthat were developed and researched, in order to control a biped robot. These methods include \nthe Denavit-Hartenberg parameters, Newton-Euler Recursion, Trajectory Generation, Center of \nMass and Zero Moment Point. \nThe second robot design, which provides real-time data collection, will be done on a single \n ve degree of freedom legged robot. This robot leg is equipped with a motor and encoder at each \njoint that will be used to move and track its position. The foot has four force moment sensors \non the bottom of the foot that will be used to help balance the robot leg in the upright position. \nSince its only a single legged robot, balance is its primary objective.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».