Complete, Minimal and Continuous Kinematic Error Models of Perfect Multi-DOF Joints for Parallel Manipulators
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Kinematic error model plays an important role in improving the positioning accuracy of robot manipulators by kinematic calibration. In order to get a better calibration result, the error model should satisfy complete, minimal and continuous criteria. In order to meet the complete requirement, the multi degree-of-freedom (DOF) joints, such as universal or spherical joint in parallel robots, have to be regarded as serial chains formed by multiple independent single DOF joints, such that the manufacturing errors of these joints can be considered. However, several previous work found that these manufacturing errors for some parallel manipulators have little effect on the accuracy improvement. Besides, considering these kind of errors will cause the kinematics to be much more complicated. Therefore, under the assumptions of perfectly manufactured universal, spherical and cylinder joints, a complete, minimal and continuous (CMC) error model is presented in this paper. The identifiability of the kinematic errors of these multi-DOF joints are analytically analyzed. In order to verify the correctness and effectiveness of the proposed method, a numerical simulation of kinematic calibration is conducted on a 6-UPS parallel manipulator. The calibration result is also compared to the one derived from the error model with 138 error parameters. Since the error model and calibration methods are described uniformly, it can be applied to most parallel manipulators.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».