Simultaneous Calibration of Multicoordinates for a Dual-Robot System by Solving the AXB = YCZ Problem
Notice bibliographique
Résumé
Multirobot systems have shown great potential in dealing with complicated tasks that are impossible for a single robot to achieve. One essential problem encountered in cooperatively working of the multirobot systems is the unknown initial transformation relationships from hand to eye, base to base, and flange to tool. In this article, the problem of multicoordinates calibration for a dual-robot system is formulated to a matrix equation AXB = YCZ. A novel approach for simultaneously solving the unknowns in equation AXB = YCZ is proposed, which is composed of a closed form method based on the Kronecker product and an iterative method which converts the calculation of a nonlinear problem to an optimization problem of a strictly convex function. The closed form method is used to quickly obtain an initial estimation for the iterative method to improve the efficiency and accuracy of iteration. In addition, a series of conditions on the solvability of the problem are proposed to guide the operators to select appropriate robot attitudes during the calibration process. To show the feasibility and superiority of the proposed iterative method, two other calibration methods are chosen to be compared to the proposed method through simulation and practical experiments. The comparison results verify the superiority of the proposed method in accuracy, efficiency, and stability.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».