Dynamic Point-To-Point Trajectory Planning for Three Degrees-of-Freedom Cable-Suspended Parallel Robots Using Rapidly Exploring Random Tree Search
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper proposes a dynamic point-to-point trajectory planning technique for three degrees-of-freedom (DOFs) cable-suspended parallel robots. The proposed technique is capable of generating feasible multiple-swing trajectories that reach points beyond the footprint of the robot. Tree search algorithms are used to automatically determine a sequence of intermediate points to enhance the versatility of the planning technique. To increase the efficiency of the tree search, a one-swing motion primitive and a steering motion primitive are designed based on the dynamic model of the robot. Closed-form expressions for the motion primitives are given, and a corresponding rapid feasibility check process is proposed. An energy-based metric is used to estimate the distance in the Cartesian space between two points of a dynamic point-to-point task, and this system’s specific distance metric speeds up the coverage. The proposed technique is evaluated using a series of Monte Carlo runs, and comparative statistics results are given. Several example trajectories are presented to illustrate the approach. The results are compared with those obtained with the existing state-of-the-art methods, and the proposed technique is shown to be more general compared to previous analytical planning techniques while generating smoother trajectories than traditional rapidly exploring randomized tree (RRT) 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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».