Semi-Autonomous Grabber Attachment for a Drone
Notice bibliographique
Résumé
A design for a semi-autonomous robotic grabber attachment for a drone is presented, targeted for use in the Unmanned Systems Canada student engineering competition. The grabber is designed to grip an unknown and potentially hazardous object having a maximum dimension of 20 × 20 × 20 cm and a maximum weight of 2 kg. The grabber implements a three-arm configuration actuated by servo motors. Each 3D printed arm is 37 cm long and has two degrees of freedom, facilitating complex movements. Sensory data from a camera and infrared distance sensor is used to identify contact points on the target object. A grip is achieved by instructing the arms to push into the identified points of contact. Different grabbing strategies, classified by contact angle, can be selected depending on the geometry of the target object. Force-sensitive resistors are sometimes able detect a secure grip. The grabber operation is controlled by a Python program compiled on a Raspberry Pi 4 that can be executed over a Wi-Fi connection. Without an on-board power supply, the grabber prototype had a mass less than 5 kg, has a maximum width of 42 cm, and costs approximately $675 CAN. \n \nThe results of preliminary tests with the grabber are also presented. The grabber is operated from a position and instructed to grab five objects with different geometries. The computer vision system is capable of classifying objects with circular and rectangular contours using an external webcam as a substitute for the on-board camera. The grabber is successful at gripping objects with simple and irregular geometries if their total mass is less than 500 g. The difficulty in gripping heavier objects is primarily attributed to poor contact by the arms. It is concluded that further design iterations are required to meet the initial design goals. These iterations include modifying the material on the arms to increase friction, incorporating more sensors to enable 3D characterization of the target object, and optimizing the points of contact to prevent the arms from slipping. For competition purposes, an on-board power supply and a functioning on-board camera is also required.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».