MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7162097008 · doi:10.82308/3816

Design and implementation of a leader-follower controller for a wheel-legged robot

2015· dissertation· en· W7162097008 sur OpenAlexaboutno aff
Luc Xuan Tu Phung

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRobotic Locomotion and Control
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRobotManipulator (device)Industrial robotRobot manipulator

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L'approche de meneur-suiveur pour contrôler un groupe de robots a été le sujet de plusieurs recherches dans le domaine de la robotique. Cette approche consiste à guider un groupe de robots en commandant à chaque robot de garder une position prédéterminée par rapport au meneur de la formation. Elle peut également être appliquée pour permettre à des robots de suivre une personne. Dans ce mémoire, un mécanisme de contrôle pour accomplir une fonction de meneur-suiveur est développé. Le contrôleur a été conçu pour le Micro-Hydraulic Toolkit (MHT), un robot quadrupède à locomotion hybride construit par Recherche et développement pour la défense Canada au Centre de recherches de Suffield. Précédemment, une stratégie de contrôle utilisant le modèle cinématique inverse du robot a été développée et testée sur le MHT afin de permettre au véhicule de reconfigurer sa posture. Toutefois, ce contrôleur est incapable de faire tourner le robot puisque le MHT ne peut pas rediriger ses roues. Alors, un mécanisme de contrôle distinct a été créé pour permettre au véhicule de suivre un meneur. L'objectif du contrôleur est de générer les commandes cinématiques aux roues du MHT afin que le robot puisse maintenir une distance et un angle prédéterminés par rapport au meneur. Pour implémenter le contrôleur sur le MHT, un algorithme de vision par ordinateur a également été développé pour mesurer la distance et l'angle du meneur par rapport au véhicule à l'aide d'une caméra. Le mécanisme de contrôle présenté dans ce mémoire a été testé sous divers scénarios en simulation sur un modèle détaillé du MHT ainsi que sur le prototype du robot. Les résultats des tests démontrent que le MHT parvient à accomplir une fonction de meneur-suiveur avec succès à l'aide du contrôleur conçu.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,972
Score d'incertitude au seuil0,772

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,268 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetRobotic Locomotion and ControlTravaux en français237 207