MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7162000282 · doi:10.82308/53521

Vision-guided capture of a free-flying object using a redundant serial manipulator

2006· dissertation· en· W7162000282 sur OpenAlexaboutno aff
Guy. Rouleau

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSpace Satellite Systems and Control
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRedundancy (engineering)Serial manipulatorCartesian coordinate systemRoboticsTrajectorySatelliteRobot

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One important area for application of space robotics is autonomous on-orbit servicing of failed or failing spacecraft. An important aspect of these operations is the autonomous capture of the client satellite based on information obtained from a vision system. In this work, we describe laboratory experiments that verify the feasibility of autonomous capture of a slowly spinning non-cooperative satellite by a redundant serial manipulator. The main autonomous capture problem is divided in two separate tasks: the generation of a Cartesian trajectory to achieve the capture and the control of a manipulator to realize the generated Cartesian trajectory. Strategies that utilize the redundancy of a manipulator to optimize its posture are analyzed, implemented and used in the experimental validation of the autonomous capture. An online vision-based trajectory generation algorithm that generates a task-space velocity command to safely approach the target satellite and match its motion has been developed. The redundancy resolution and the trajectory generation algorithms are implemented and tested on two seven degree-of-freedom redundant manipulator systems: one located at McGill University and the other at the Canadian Space Agency. At both facilities, a scenario emulating the capture of a free-floating satellite have been created and used to validate the efficiency of the developed capture algorithm.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,680
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
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 recherche0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,235 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetSpace Satellite Systems and ControlTravaux en français237 207