Posture reconfiguration and step climbing maneuvers for a wheel-legged robot
Notice bibliographique
Résumé
Wheel-legged hybrid robots are known to be extremely capable in negotiating different types of terrain as they combine the efficiency of conventional wheeled platforms and the rough terrain capabilities of legged platforms. The Micro-Hydraulic Toolkit (MHT), developed by Defence Research and Development Canada at the Suffield Research Centre, is one such quadruped hybrid robot. Previously, a velocity-level closed loop inverse kinematics controller had been developed and tested in simulation on a detailed physics-based model of the MHT in LMS Virtual.Lab Motion (VLM). The controller was employed to generate a variety of posture reconfiguration and navigation maneuvers in simulation, such as achieving minimum or maximum chassis height at specific wheel separations, orienting the chassis to a desired pitch angle, or negotiating simulated rough terrain. In this thesis, the aforementioned inverse kinematics controller was improved upon, optimized and adapted to function on the physical MHT vehicle, located in Suffield, Canada. In addition, as a first step towards identifying the deficiencies of the VLM model and, ultimately, validating the model, actuator performance was measured for open loop step and ramp inputs and compared to the simulation results. With the controller implemented on MHT, a subset of the posture reconfiguration and navigation maneuvers previously performed in simulation were tested on the MHT and the robot performance was evaluated. Furthermore, a parametrized algorithm for statically stable step-climbing was developed and successfully verified on the MHT for different step heights.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».