Design and implementation of a leader-follower controller for a wheel-legged robot
Bibliographic record
Abstract
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.
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 | 0.000 |
| 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 | 0.000 |
| 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".