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Enregistrement W2021442039 · doi:10.1088/0957-0233/22/12/125108

Fastening tool tracking system using a Kalman filter and particle filter combination

2011· article· en· W2021442039 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueMeasurement Science and Technology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Measurement and Metrology Techniques
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInertial measurement unitKalman filterParticle filterPosition (finance)Tracking (education)Orientation (vector space)Computer scienceTracking systemControl theory (sociology)Extended Kalman filterAngular velocityComputer visionArtificial intelligencePhysicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a position tracking system which estimates the position of the tip of a fastening tool. The proposed system uses a Kalman filter (KF) and particle filter (PF) combination to synthesize measurements from an inertial measurement unit (IMU) and a position sensor. The KF part is used to estimate the position of the centre of mass of the tool, and the PF is used to estimate the orientation of the tool. In addition, a rule-based logic system is used to reduce angular velocity measurement error and identify the fastening action of the tool. The proposed system was validated experimentally using various scenarios representative of assembly tasks in a factory environment. The experiment results show that the proposed system can accurately identify the fastened bolt even when the angular velocity measurement is not accurate provided that a large enough number of particles is used. In addition, even when there are multiple possibilities for fastened bolt positions, the experimental results show that the proposed system can correctly identify the fastened bolt by utilizing the accumulated position error of each particle.

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.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,501

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,165 · 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