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Enregistrement W1916203309 · doi:10.1109/cira.2001.1013170

Are parallel manipulators more energy efficient?

2002· article· en· W1916203309 sur OpenAlexaff
Yan Li, Gary M. Bone

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRobotic Mechanisms and Dynamics
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkspaceParallel manipulatorSerial manipulatorEfficient energy useMobile manipulatorAccelerationPower (physics)Computer scienceEnergy (signal processing)Control theory (sociology)Position (finance)Robot end effectorSimulationRobotAutomotive engineeringMobile robotEngineeringElectrical engineeringArtificial intelligencePhysicsControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The energy efficiency of a robotic manipulator is important, particularly when that manipulator is used in conjunction with a mobile robot with limited battery life. In the paper the energy efficiency (in terms of the electrical energy usage) of a spatial three DOF parallel manipulator is compared to a serial manipulator with the same drive motors and a similar workspace. The effects of end-effector position, velocity and acceleration, and static loading due to gravity are examined. Over a range of conditions, the average energy usage of the parallel manipulator was determined to be 26% of the serial manipulator's. This benefit is not due simply to the reduction in moving mass achieved by the parallel design since its moving mass is 70% of the serial manipulator's. Static loading due to gravity was found to roughly double the power usage of both manipulators without significantly affecting their relative energy efficiency.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,944
Score d'incertitude au seuil0,786

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,182
Écart entre enseignants0,166 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations40
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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