Notice bibliographique
Résumé
The goal of the present study is to improve the accuracy of six-revolute industrial robots using calibration methods. These methods identify the values of the calibrated robot model to improve the correspondence between the real robot and the mathematical model used in its controller. The calibrated robot model adds error parameters to the nominal model, which correspond to the geometric errors of the robot as well as the stiffness behavior of the robot. \n \nThe developed methods focus on using low cost measurement equipment. For instance, the first work makes a comparison between a robot calibration performed using a laser tracker and a stereo camera (MMT optique) separately. The accuracy performance is validated using a telescoping ballbar for each of the two methods. While the calibration result is the same for both methods, the price of a laser tracker is more than twice the price of a stereo camera. The method is tested using an ABB IRB120 robot, a Faro ION laser tracker, and a Creaform CTrack stereo camera to calibrate the robot. A Renishaw QC20-W ballbar is used to validate the accuracy. \n \nA novel measurement system to measure a set of poses is described in the second work. The device is an extension of a known approach using an hexapod (a Stewart-Gough platform). One fixture is attached to the robot base and the other to the robot end-effector, each having three magnetic cups. By taking six ballbar measurements at a time, it is possible to measure 144 poses of the triangular fixture attached to the robot end-effector with respect to the base fixture. The position accuracy of the device is 3.2 times the accuracy of the QC20-W ballbar: ± 0.003 mm. An absolute robot calibration using this novel 6D measurement system is performed in the third work of this thesis. The robot is calibrated in 61 configurations and the absolute position accuracy of the robot after calibration is validated with a Faro laser tracker in about 10,000 robot configurations. The mean distance error is improved from 1.062 mm to 0.400 mm in 50 million pairs of measurements throughout the complete robot workspace. To allow a comparison, the robot is also calibrated using the laser tracker and the robot accuracy validated in the same 10,000 robot configurations.
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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 | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».