MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2234737117 · doi:10.1139/tcsme-2014-0003

GEOMETRIC APPROACH TO SOLVING THE INVERSE DISPLACEMENT PROBLEM OF CALIBRATED DECOUPLED 6R SERIAL ROBOTS

2014· article· en· W2234737117 sur OpenAlexafffundvenue
Albert Nubiola, Ilian A. Bonev

Notice bibliographique

RevueTransactions of the Canadian Society for Mechanical Engineering · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRobotic Mechanisms and Dynamics
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesCanada Research Chairs“la Caixa” Foundation
Mots-clésInverse kinematicsComputationRobotDisplacement (psychology)InverseComputer scienceKinematicsControl theory (sociology)Robot kinematicsInverse problemInverse dynamicsRobot end effectorMathematicsAlgorithmMobile robotArtificial intelligenceMathematical analysisGeometryControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a simple but efficient way to numerically calculate the inverse displacement problem of calibrated decoupled 6R serial robots. The method is iterative and works with any type of calibrated robot model, such as level-3 models, since it requires no algebraic computation and no resolution of high-order polynomials, only the computation of the forward displacement problem of the calibrated robot model and the inverse kinematics of the nominal robot model. The method proposed can find up to eight possible solutions for a given end-effector pose. A numerical example is presented, with one million arbitrary end-effector poses of a level-3 calibrated ABB IRB 120 robot. The computation time for solving the inverse problem is analyzed, and in most cases is found to be only four times the time needed to calculate the nominal inverse kinematics and the calibrated direct kinematics. Furthermore, the method is fast enough to be implemented directly into the robot controller using the RAPID programming language.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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 enseignants0,641
Score d'incertitude au seuil0,555

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants0,171 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTransactions of the Canadian Society for Mechanical EngineeringMême sujetRobotic Mechanisms and DynamicsTravaux en français237 207