A Versatile Design Platform for a Walking Robot in Harsh Environments
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In a previous paper [1] on the design of Capra — a quadruped robot with improved agility, we had presented the main design avenues that were to be considered for the development of an agile mobile walking robot, Capra. The objective of achieving full and autonomous robot agility in harsh environments has always been predominant in our research program on robot design for improved capabilities and applications potential. In this follow-up paper, we report the design results to meet another level of objectives that we had previously determined and currently are incorporating in the Capra hierarchy. Systematic design methodologies that were developed for the robotic machine structure also enable one to consider the Capra robot as not only an agile walking-machine but also as a versatile design platform. It can be deployed for retrofit in many automation applications or for specific uses in harsh environments involving critical design constraints. This design approach has resulted in the development and integration of many of Capra’s fundamental sub-systems by means of a range of modules and prototypes. This paper addresses all the different design issues involved in the development of a versatile design platform for a truly mobile robot. The design methodologies to support the various capabilities are presented here as independent systems, which can be fitted, integrated and retrofitted for any mobile robot configuration. Several design results are presented as examples of the design process.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».