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Record W6990101255

Contrôle non linéaire de robots sphériques non holonomes à des fins d’exploration spatiale

2023· other· fr· W6990101255 on OpenAlexfundno aff

Bibliographic record

VenueEspace École de technologie supérieure (École de technologie supérieure) · 2023
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
FundersNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
KeywordsContext (archaeology)Work (physics)Field (mathematics)Noise (video)Limiting
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans le cadre de la recherche scientifique et de l’exploration de l’inconnu, l’exploration spatiale se démarque comme l’un des domaines les plus captivants et cruciaux de notre époque. Elle fait appel à une gamme variée de véhicules spatiaux conçus pour des missions et des objectifs diversifiés. Parmi ces vehicules nous avons les rovers, des engins automatisés spécialement conçus pour se déplacer à la surface de planètes et de lunes. Des exemples notables de rovers incluent le rover Curiosity sur Mars et le rover Perseverance. \n \nCependant, les rovers présentent des limitations intrinsèques, telles qu’une vitesse de déplacement très lente, des environnements hostiles susceptibles de réduire leur durée de vie, une capacité limitée à transporter des instruments scientifiques, ainsi que des terrains difficiles qui peuvent entraver leurs déplacements. \n \nFace à ces défis, les robots sphériques se présentent comme une alternative prometteuse pour l’exploration spatiale. Ils se distinguent par leur capacité à combiner la vitesse, la résistance aux collisions et l’efficacité, tout en nécessitant un nombre minimal d’actionneurs. \n \nIl existe plusieurs types de robots sphériques, chacun se distinguant par sa méthode d’actionnement. Dans le cadre de cette étude, nous nous concentrons sur les robots sphériques barycentriques (BSRs), qui se déplacent en ajustant leur centre de masse, en mettant particulièrement en lumière ARIES, un robot sphérique à 2 degrés de liberté spécialement conçu pour l’exploration de cavernes sur la lune. \n \nL’objectif de cette recherche réside dans la modélisation d’ARIES en utilisant la méthode de Lagrange, en adoptant trois approches distinctes : une approche simplifiée, supposant que les mouvements transversaux et longitudinaux sont indépendants, une approche complète, sans simplification aucune et une approche visant la réduction de la dynamique du système. Parallèlement, nous explorons le contrôle d’ARIES en utilisant le contrôle par mode glissant, tout en procédant à une validation par comparaison avec le contrôle par couple calculé. Nous comparons aussi le mécanisme d’ARIES à celui d’un pendule double qui est plus courant dans la littérature. \n \nLes résultats obtenus révèlent que le contrôle par mode glissant offre des performances remarquables pour des systèmes tels qu’ARIES. Parallèlement, ils mettent en évidence que la dynamique complète procure des performances supérieures comparé aux autres dynamiqes en terme de précision. \n \nCette étude apporte une contribution significative à notre compréhension des robots sphériques, de leur modélisation à leur contrôle. Ces résultats sont appelés à guider le développement futur de robots sphériques et à éclairer les choix de conception et de contrôle dans un large éventail d’applications.

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 machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: Simulation or modeling
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.003
Threshold uncertainty score0.010

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.001

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.

Opus teacher head0.022
GPT teacher head0.278
Teacher spread0.257 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designSimulation or modeling
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Published2023
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