Self-Configuration Fuzzy System for Inverse Kinematics of Robot Manipulators
Notice bibliographique
Résumé
Kinematics is the study of motion without regard to the forces that create it. Generally, kinematics for robot manipulators includes two problems, forward kinematics problem and inverse kinematics problem. Because of the complexity of inverse kinematics, it is difficult to find the solutions for it. This paper applies a self-configuration fuzzy system to finding the solutions for inverse kinematics of robot manipulators. In this paper, the problem of fuzzy approach for inverse kinematics is described first. Then a self-configuration fuzzy system is introduced. Based on a small group of given input-output pairs selected by covering its workspace, an initially simple fuzzy model for inverse kinematics is built, including some basic rules, the number and the parameters of membership functions. Then, by applying given input-output data pairs to this simple fuzzy model, approximating error can be calculated. Consequently, the optimum rule conclusion, optimized membership functions, and new structure can be obtained. Furthermore, an overall analysis in the domain of the whole function is carried out instead of concentrating on the subspace. After optimization problems are solved, a fuzzy system is well defined to solve the inverse kinematics. Finally, the simulation verifies this self-configuration fuzzy system for inverse kinematics of robot manipulators
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».