Kinematic characterisation of hexapods for industry
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to propose two simple tools for the kinematic characterization of hexapods. The paper also aims to share the experience of converting a popular commercial motion base (Stewart‐Gough platform, hexapod) to an industrial robot for use in heavy duty aerospace manufacturing processes. Design/methodology/approach The complete workspace of a hexapod is a six‐dimensional entity that is impossible to visualize. Thus, nearly all hexapod manufacturers simply state the extrema of each of the six dimensions, which is very misleading. As a compromise, a special 3D subset of the complete workspace is proposed, an approximation of which can be readily obtained using a computer‐aided design (CAD)/computer‐aided manufacturing (CAM) software suite, such as computer‐aided 3D interactive application (CATIA). While calibration techniques for serial robots are readily available, there is still no generally agreed procedure for calibrating hexapods. The paper proposes a simple calibration method that relies on the use of a laser tracker and requires no programming at all. Instead, the design parameters of the hexapod are directly and individually measured and the few computations involved are performed in a CAD/CAM software such as CATIA. Findings The conventional octahedral hexapod design has a very limited workspace, though free of singularities. There are important deviations between the actual and the specified kinematic model in a commercial motion base. Practical implications A commercial motion base can be used as a precision positioning device with its controller retrofitted with state‐of‐the‐art motion control technology with accurate workspace and geometric characteristics. Originality/value A novel geometric approach for obtaining meaningful measures of the workspace is proposed. A novel, systematic procedure for the calibration of a hexapod is outlined. Finally, experimental results are presented and discussed.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».