Multiprocessor-compatible inverse kinematics and path planning for robots
Notice bibliographique
Résumé
Novel algorithms in robot inverse kinematics and path planning are proposed. Emphasis is placed on real-time execution speed with multiprocessors and adaptability to unpredictable environments. The inverse kinematics algorithm is an iterative solution which is applicable to many classes of industrial robots, and is stable at and around singularities. The method is based on a simple functional analysis of each link of a manipulator and projecting vectors on the coordinate frame of each joint. Heuristic rules are used to control a mobile manipulator base and to guide the manipulator in the case of non-convergence caused by joint limits. The path planning algorithm uses a potential surface in a quantized configuration space. Paths are guaranteed to be collision-free for all parts of the robot. Local minimum regions on the potential surface are filled on demand by extending the obstacles. Arbitrarily shaped obstacles in 3-dimensions can be handled. Using a hierarchical collision detection technique, high execution speed can be maintained even with many complex shaped obstacles in the workspace. The path planning method can theoretically be applied to any manipulator with any degrees of freedom. The implementation of the inverse kinematics and path planning algorithms in a parallel hierarchical multiprocessor computer structure designed for the control of robots is proposed and investigated. Communication among the processors is by point-to-point message passing via asynchronous serial links with message buffers. Computer simulations are used to demonstrate the appropriateness and feasibility of this computer structure for robot control.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».