Proximity and Contact Sensing with Instrumented Compliant Wrist for Close Guidance of Robotic Manipulators
Notice bibliographique
Résumé
Compliance in robotic systems has been exploited to allow rigid mechanisms to come into contact with complex and possibly fragile objects. By incorporating compliance and instrumentation into a single device nearby objects can be detected before direct contact occurs. That way, safer and smoother robot guidance can be achieved both while approaching and while touching surfaces. Furthermore, the path planning and control problem is simplified as position based algorithms can be used regardless of the state of the system, be it in free motion or constrained motion, or even during transitions between the two modes. This paper presents the design and experimental validation of a lightweight, low-cost and stand-alone instrumented compliant wrist mechanism which can be mounted on the tool plate of any rigid robotic manipulator. Embedded arrays of infrared sensors provide distance measurements. Each is finely tuned via a novel calibration procedure that overcomes inter-sensor variability. All signal processing is also embedded and wireless transmission connects the device to the robot controller to support path control. Real-time acquired measurements on the position and orientation of surfaces located in close proximity or in contact with the robot’s end effector permit close guidance of its operation. Experimental work demonstrates how the device provides physical compliance to prevent large impact forces to occur during non-contact to contact transitions by the manipulator’s end effector. It also demonstrates the stability and accuracy of the device outputs. Primary applications of the proposed instrumented compliant wrist include smooth surface following in manufacturing and safe human-robot interaction.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».