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Enregistrement W2581790236 · doi:10.1115/1.4035740

An Embedded System for a High-Speed Manipulator With Single Time Scale Visual Servoing

2017· article· en· W2581790236 sur OpenAlexafffund
Migara H. Liyanage, Nicholas Krouglicof

Notice bibliographique

RevueJournal of Dynamic Systems Measurement and Control · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Vision and Imaging
Établissements canadiensUniversity of Prince Edward IslandMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésField-programmable gate arrayVisual servoingComputer scienceComputer hardwareNios IISoftwareEmbedded systemController (irrigation)Interface (matter)SIGNAL (programming language)Real-time computingRobotParallel computingArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study presents the development of an embedded system for controlling a high-speed robotic manipulator. Three different types of controllers including hardware proportional derivative (PD), software PD, and single time scale visual servoing are considered in this study. Novel field programmable gate array (FPGA) technology was used for implementing the embedded system for faster execution speeds and parallelism. It is comprised of dedicated hardware and software modules for obtaining sensor feedback and control signal (CT) estimation, providing the control signal to the servovalves. A NIOS II virtual soft processor system was configured in the FPGA for implementing functions that are computationally expensive and difficult to implement in hardware. Quadrature decoding, serial peripheral interface (SPI) input and output modules, and control signal estimation in some cases was carried out using the dedicated hardware modules. The experiments show that the proposed controller performed satisfactory control of the end effector position. It performed single time scale visual servoing with control signal updates at 330 Hz to control the end effector trajectory at speeds of up to 0.8 ms−1. The FPGA technology also provided a more compact single chip implementation of the controller.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,985
Score d'incertitude au seuil0,829

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,240 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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