Application of triune parallel‐serial robot system for full‐mission tank training
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to build a seven‐degrees of freedom (DOF) parallel‐serial robot system which has the advantage of mechanical novelty and simplicity compared with the existing platforms, and to share the experience of converting a popular motion base to an industrial robot for use in full‐mission tank training processes of three armored arms. Design/methodology/approach By studying the concept of the robot system, a novel parallel‐serial robot with seven DOF driven by electrical servo motors is built. And the transmission modules and Hooke joints are explored and designed in detail. Then the inverse kinematics based on coupling compensation and time‐jerk synthetic optimization methods for trajectory planning of the simulator are presented and further discussed in order to satisfy the requirements of high stability and perfect performance. In advance, the feasibility and applicability of this triune parallel‐serial robot system are verified. Findings A prototyped test shows that the performance of the system is of a satisfaction with real‐time tracking any trajectories given by the visual system smoothly. Finally, the characteristics of the robot system are realized and verified by experiments and an industrial application. Practical implications The triune full‐mission tank training simulator developed in this paper has been used in the military industry and it has a great potential application. Originality/value This successful usage of the novel and simple parallel robot system in the military industry expands the range of its applications in real‐life task more operators training. And the proposal methods of inverse kinematics based on coupling compensation and trajectory planning enhanced the theoretical research of the parallel robot.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».