Estimation of gravity parameters for multi-DOF serial manipulator arms using model learning with sparsity inducing norms
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study aims to propose a novel method based on model learning with sparsity inducing norms for estimating dynamic gravity terms of the serial manipulators. This method is realized by operating the robot, acquiring data and filtering the features in signal acquisition to adapt to the dynamic gravity parameters. Design/methodology/approach The core principle of the method is to analyze the dictionary composition of the basis function of the model based on the dynamic equation and the Jacobian matrix of an arm. According to the structure of the basis function and the sparsity of the features, combined with joint-angle and driving-torque data acquisition, the effective features of dynamic gravity parameters are screened out using L1-norm optimization and learning algorithms. Findings The theoretical analysis revealed that training data obtained based on joint angles and driving torques could rapidly update dynamic gravity parameters. The simulation experiment was carried out by using the publicly available robot model and compared with the previous disassembly method to evaluate the feasibility and performance. The real 7-degree of freedom (DOF) industrial manipulator was used to further discuss the effects of the feature selection. The results show that this estimation method can be fully operational and efficient in industrial applications. Research limitations/implications This approach is applicable to most serial robots with multi-DOF and the dynamic gravity parameters of the robot are estimated through learning and optimization. The method does not require prior knowledge of the robot arm structure and only requires joint-angle and driving-torque data acquisition under low-speed motion. Furthermore, as it is a data-driven-based method, it can be applied to gravity parameters updating. Originality/value Different from previous general robot dynamic modelling methods, the sparsity of the analytical form of dynamic equations was exploited and model learning was formulated as a convex optimization problem to achieve effective gravity parameters screening. The novelty of this estimation approach is that the method does not only require any prior knowledge but also does not require a specifically designed trajectory. Thus, this method can avoid the laborious work of parameter calibration and the induced modelling errors. By using a data-driven learning approach, the new parameter updating process can be completed conveniently when the robot carries additional mass or the end-effector changes for different tasks.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».