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Enregistrement W2124414803 · doi:10.1109/robot.1997.620067

3-D flexible fixturing using a multi-degree of freedom gripper for robotic fixtureless assembly

2002· article· en· W2124414803 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

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRobot Manipulation and Learning
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFixtureFenderSheet metalGRASPAutomotive industryEngineeringPoint (geometry)RobotEnhanced Data Rates for GSM EvolutionGrippersSet (abstract data type)Mechanical engineeringComputer scienceEngineering drawingArtificial intelligenceGeometryMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A novel grasping strategy and gripper for fixturing in 3D is presented for the robotic fixtureless assembly application. The goal of the strategy is to accurately immobilize a part in the presence of initial robot and part positioning errors. The grasping strategy expands a previously developed 2D theory into 3D and is implemented on two automotive parts using a multi-degree of freedom gripper. The gripper is able to fixture a variety of parts and the only change is reconfiguration of the computer controlled axes. To fixture a sheet metal part, the fingers are placed within holes of the part and moved until the desired set of contact locations is achieved. The fingers are grooved at fixed angles such that the edge of the sheet metal part can be held within the grooves. Three fingers and six frictionless point contacts are used for each part. A computer algorithm is described that solves for suitable contact locations based on the part geometry. The algorithm was implemented and tested on two Buick sheet metal parts from the front fender assembly. Twenty five trials were performed for each grasp. The standard deviation of the part location prior to being grasped was 0.43 mm. After being grasped, this was reduced to 0.01 mm.

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)0,000
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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,895
Score d'incertitude au seuil0,611

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)0,0000,000

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 Opus0,129
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,148 · 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

En bref

Citations17
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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