Numerical Versus Analytical Direct Kinematics in a Novel 4-DOF Parallel Robot Designed for Digital Metrology
Notice bibliographique
Résumé
Direct (forward) kinematic solution of the parallel robots is a challenging task for pure pose determination of the movable platform, which is crucial either in designing of the robot or its controlling. The availability of this solution is more critical especially in the case of using robot as a coordinate measuring machine (CMM). Solving direct kinematics (DK) problem of parallel robots is complicated as it is engaged with highly coupled nonlinear equations that are difficult to solve analytically to obtain exact answer. Hence in order to solve the mentioned problem, various approaches including empirical solutions e.g. using auxiliary sensors on the robot, neural network, and numerical methods are utilized. Meanwhile, numerical methods as the most cost-effective approach can acquire one unique accurate answer in a reasonable time. The aim of this article is to solve DK of a novel CMM parallel robot, which has three translational motions and a rotational around horizontal axis, using both analytical and numerical (Newton-Raphson scheme) approach along with comparing the results. After explaining the implementation procedure of methods according to the configuration of this robot, the results of simulations for both methods are presented and compared to each other. Moreover, inverse kinematics and direct kinematics are analyzed for the mentioned mechanism thoroughly. Results show that although analytical method gives more accurate answer especially for horizontal positions, numerical method solves the problem faster and also with acceptable accuracy.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».