Path-invariant and time-optimal motion control for industrial robots
Notice bibliographique
Résumé
This thesis presents practical methods for planning and control to improve the motion performance of industrial robots. Particular attention is given to the commercial six degrees-of-freedom articulated robot with a low-cost generic controller. A comparative study of motion control methods demonstrated that both smooth trajectory planning and filtering techniques, when combined with a traditional Proportional-Derivative control, are limited in achievable performance due to reduced accelerations (smooth trajectory) or large path-distortions (filtering technique). Instead, faster and more accurate motion is achieved with a low-order trajectory, namely, trapezoidal velocity profile, with feedforward control design based on an elastic model. The key component that makes the latter approach more appealing is the delay-free dynamic input shaper embedded in the feedforward control. Following the results from the comparative study, two innovations are proposed to satisfy the path-invariant and time-optimal motion. First, an online time-optimal trapezoidal velocity profile planned along multiple path segments is presented. The trajectory can be planned for arbitrary boundary conditions and path curvatures with only four system-dynamics computations per path segment. Next, a novel control method based on the flexible joint dynamic model is proposed to achieve high tracking performance for the proposed trajectory. The proposed nonlinear multivariable control can place the closed-loop poles arbitrarily with only position and velocity feedback. Real-world experiments with commercial industrial robots are carried out to validate the presented methods.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».