A tension distribution algorithm for cable-driven parallel robots operating beyond their wrench-feasible workspace
Notice bibliographique
Résumé
One of the main concerns in the control of over-constrained cable driven parallel mechanisms is the handling of the tension distribution, which is crucial to the proper mechanism behaviour. For example, it dictates the power consumption and stiffness of the mechanism. One problem that remains to be addressed is the handling of cable tensions when the end-effector moves beyond its wrench-feasible workspace, a situation that can arise when the robot is used as a haptic interface. Most existing algorithms are capable of determining whether a specified wrench is unfeasible, but cannot return a suitable second-best tension distribution in such situations. This paper presents an algorithm based on quadratic programming that is capable of handling these situations in real time. The algorithm provides the exact tension distribution for exerting the prescribed wrench when the end-effector is inside the robot workspace. Moreover, when the end-effector is outside of the robot workspace, the algorithm returns a tension distribution that approximately generates the prescribed wrench. The effectiveness of the algorithm is first illustrated using the simulation of a simple cable-driven parallel robot (CDPR). Experimental results are then provided for an eight-cable six-degree-of-freedom CDPR using a real-time implementation.
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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 ».