Rapid Prototyping for Robotics
Notice bibliographique
Résumé
The rapid prototyping framework presented in this chapter provides fast, simple and inexpensivemethods for the design and fabrication of prototypes of robotic mechanisms.As evidenced by the examples presented above, the prototypes can be of great help togain more insight into the functionality of the mechanisms, as well as to convey theconcepts to others, especially to non-technical people. Furthermore, physical prototypescan be used to validate geometric and kinematic properties such as mechanicalinterferences, transmission characteristics, singularities and workspace. Actuated prototypes have also been successfully built and controlled. Actuated mechanisms can be used in lightweight applications or for demonstration purposes. The main limitation in such cases is the compliance and limited strength of the plasticparts, which limits the forces and torques that can be produced. Finally, several comprehensive examples have been given to illustrate how the rapidprototyping framework presented here can be used throughout the design process. Two robotic hands and a SLA machine model demonstrate a wide variety of link and jointfabrication methods, as well as the possibility of embedding sensors and actuators directlyinto mechanisms. In these examples, rapid prototyping has been used to demonstrate,validate, experimentally test (including destructive tests), modify, redesign and,in one case, support the machining of a metal prototype. 43
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,077 | 0,060 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».