Simulation of a Kinematic Calibration Procedure that Employs the Relative Measurement Concept
Notice bibliographique
Résumé
Presented in this paper is a project in which an autonomous camera-based calibration system is being developed.As with all other calibration methods, the desired goal is to improve the accuracy of a robot to the same degree asits repeatability. The distinct feature of this system is that it will employ the novel Relative Measurement Concept(RMC) to identify the discrepancies between nominal robot parameters, defined by its specified geometry, and theactual parameters defined by its manufacture. The geometry of a KUKA KR 15/2 was chosen for the simulation asa preliminary experiment was performed with this particular serial robot, however, substitution of other serial robotgeometries is possible. Derivation of the error model will be presented along with discussion on the components ofthe simulation. Program components include Pieper’s solution method to the inverse kinematic problem and SingularValue Decomposition (SVD). Results from the absolute measurement case and the relative measurement case, in itscurrent form, will be presented. The RMC method allows for the identification of 20 of the 24 robot parameters, in itspresent state, and will be experimentally validated with a Thermo CRS A465 six-axis serial robot.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».