Optimal Experiment Design for Elasto-Geometrical Calibration of Industrial Robots
Notice bibliographique
Résumé
Inaccuracy of the kinematic model used in robot controllers and deflection of robot joints are two main sources of positioning errors in current industrial robots. We propose an elasto-geometrical calibration method to address these problems. The elasto-geometrical calibration identifies the accurate kinematic model and joint elasticities of any industrial serial robot by measuring the robot tool position at multiple design points. Each design point indicates a unique combination of a robot configuration (set of joint values) and an external load on the robot tool. Proper selection of the design points could significantly improve the calibration accuracy and reduce the experiment time. We propose an optimal design of experiment to find the D-, A-, and E-optimal designs from a large pool of candidate design points. Unlike the existing approaches, we use a semidefinite convex programming that can find a suboptimal design of experiments. The efficiency of the proposed elasto-geometrical calibration is evaluated on an ABB IRB 1600 robot. For this experiment, a cable-driven parallel robot is employed to apply multidirectional external loads on the tool of the ABB robot. Experimental results show that the proposed calibration method significantly improves the robot's accuracy in comparison with a regular kinematic calibration method. In addition, the D-optimal design results in less positioning error than A- and E-optimal designs.
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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 | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».