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Enregistrement W7140121724 · doi:10.1109/isparo66239.2025.11436418

Parameter-adaptive estimation and control for a single-link flexible space manipulator carrying a large uncertain payload

2025· article· W7140121724 sur OpenAlexaff
Catherine Guo, Christopher J. Damaren

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueAdaptive Control of Nonlinear Systems
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPayload (computing)Control theory (sociology)Manipulator (device)Control (management)Space (punctuation)Control systemTrajectoryWork (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

End-effector control of flexible space manipulators is particularly difficult when dealing with large payloads of unknown mass. This is a relevant problem in active debris removal missions which involve grasping non-cooperative targets. This paper introduces a simultaneous parameter and state estimation algorithm that addresses the challenge of handling uncertainties from both the elastic deformation of the manipulator links as well as the unknown payload mass properties. The payload parameters are estimated using an indirect model reference adaptive control scheme, and the elastic coordinates are estimated using a Kalman filter, as well as a quasi-static closed-form estimation formula. Both the parameter and state estimates are used to improve controller performance - the estimated elastic coordinates are used to construct a modified control output called the $\mu$-tip rate which is used for task-space feedback control, while the estimated payload parameters are used to improve both the feedforward control as well as the model used in the state estimator. It is shown that the algorithm is able to converge to an accurate estimate of the payload mass and successfully stabilize the elastic deflections at the tip.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,943
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,243 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

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