Parameters Identification of the Path Placement Optimization Problem for a Redundant Coordinated Robotic Workcell
Notice bibliographique
Résumé
This paper proposes a method to identify the number of independent parameters in order to optimize the placement of a given path for a coordinated redundant robotic workcell. The workcell consists of a generic 6 DoF serial manipulator and a 1 DoF redundancy provider (RP). The RP is not attached to the serial manipulator, but the workpiece is attached to the RP. Two cases of RPs are investigated, namely a rotary table and a linear guide. In general, 6 parameters are needed in order to place a path on the RP, and 6 parameters to place the RP in the workspace of the serial manipulator. However, because of the symmetricities and the degree of redundancy involved in the problem, not all 12 parameters can independently affect the placement operation. Therefore, it is important to identify the number of independent parameters in order to improve the efficiency of the placement optimization process. This paper presents an innovative method for determining the number of independent parameters for both cases under study, i.e., the rotary table and the linear guide, with and without considering each one’s joint limits. The optimization process is briefly introduced and the results of using all 12 parameters, as opposed to only the independent ones, are compared. Finally, the performance of the rotary table is compared to the linear guide, for a sample path.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».