An ANN and Virtual Vector Function Approach for the Computation of the Inverse Kinematics of Redundant Manipulators
Notice bibliographique
Résumé
This Paper presents an Artificial Neural Network (ANN) method for the solution of the Inverse Kinematics (IK) of redundant manipulators. This problem normally has an infinite number of solutions. Several conventional approaches based on numerical methods have been proposed over the years. However, it is well known that ANN implementations for the solution of the problem for redundant manipulators are inefficient since they lead to inaccurate solutions. The main issue on the implementation of ANN solutions is that an attempt is made on mapping a relation from a given number of variables in the manipulator task space to a larger number of variables in the joint space. This Paper proposes the inclusion of a virtual vector function in the task space to “complete” it; so that the number of variables in the task space is at least equal to the number of variables in the joint space. Here, the proposed approach is successfully tested on a 3 DOF planar redundant manipulator performing four diverse target trajectories inside the manipulator’s workspace. Additionally, in order to define the target trajectories, some manipulator’s links limitations are considered and some conditions are set for the target trajectories.
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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 | 0,001 |
| 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 ».