COMMANDE ADAPTATIVE HYBRIDE SFB POUR LES SYSTEMES ROBOTIQUES BASÉE SUR LA PASSIVITÉ
Bibliographic record
Abstract
Cet article présente une étude générale de la conception d’une loi de commande adaptative force/position des systèmes robotiques par la technique "strict-feedback du backstepping" (SBF) basée sur la passivité et ayant deux approches distinctes pour l’adaptation des paramètres. L’avantage de la conception est celui d’imposer des propriétés de stabilité désirées en fixant ou en calculant à chaque étape récursive du système en cascade, des fonctions: mémoire, de sortie et stabilisatrice. Nous utilisons pour l’adaptation des paramètres, la méthode de Slotine et Li et une autre qui a l’avantage d’être liée à la logique des systèmes passifs dont la technique consiste à exploiter une fonction mémoire. Cette commande SFB dont l’exécution peut être faite en appliquant les deux lois d’adaptation obtenues, est valable pour les différents types de robot. Les résultats des simulations ont été obtenus par le biais d’une architecture à quatre axes dont un axe (axel) est prismatique, et les autres sont rotatifs. Les graphiques présentés, valables pour les deux approches des lois d’adaptations, montrent bien que le robot suit exactement la trajectoire et la force qui lui sont assignées avec des erreurs de poursuite très négligeables.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".