A Fastening Tool Tracking System Using an IMU and a Position Sensor With Kalman Filters and a Fuzzy Expert System
Notice bibliographique
Résumé
This paper utilizes an intelligent system which incorporates Kalman filters (KFs) and a fuzzy expert system to track the tip of a fastening tool and to identify the fastened bolt. This system employs one inertial measurement unit and one position sensor to determine the orientation and the center of mass location of the tool. KFs are used to estimate the orientation of the tool and the center of mass location of the tool. Although a KF is used for the orientation estimation, orientation error increases over time due to the integration of angular velocity error. Therefore, a methodology to correct the orientation error is required when the system is used for an extended period of time. This paper proposes a method to correct the tilt angle and orientation errors using a fuzzy expert system. When a tool fastens a bolt, the system identifies the fastened bolt using a fuzzy expert system. Through this bolt identification step, the 3-D orientation error of the tool is corrected by using the location and orientation of the fastened bolt and the position sensor outputs. Using the orientation correction method will, in turn, result in improved reliability in determining the tool tip location. The fastening tool tracking system was experimentally tested in a lab environment, and the results indicate that such a system can successfully identify the fastened bolts.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».