Partial Shaking Moment Balancing of Spherical Parallel Robots by a Combined Counterweight and Adjusting Kinematic Parameters Approach
Notice bibliographique
Résumé
Spherical parallel robots (SPR) are widely used in industries and robotic rehabilitation. Designing such systems for better balance properties is still a challenge. This paper presents a work to minimize the shaking moment for a fully force-balanced SPR by combining the counterweight (CW) and adjusting the kinematic parameters (AKP). An approximate model of the shaking moment of the SPR is proposed for computational efficiency (specifically allowing for a gradient-based optimization algorithm available in MATLAB) yet without the loss of much accuracy. The effectiveness of the proposed approach has been confirmed based on simulation, especially with the software system SPACAR due to its high reliability and easy availability. Specifically, the simulation result shows that compared with the unbalanced SPR, the shaking moment of the balanced SPR can decrease by more than 90%. It is worth mentioning that the AKP approach is an excellent example of mechatronics by combining the capability of re-planning the joint motion from the end-effector motion and adjusting the kinematic parameters to redistribute the mass of the whole robot for canceling the shaking force and shaking moment—inertia-induced force and moment to the ground. In short, the main contributions of this paper are: (1) a combined CW and AKP approach to the partial moment balancing of the SPR enhanced with a simplified mathematical model of the shaking moment of the SPR, and (2) a new design of the SPR which can be fully force balanced yet partially moment balanced. A note is taken that the simplified model is under the condition that the parameters of the link have certain geometric relations, which is a limitation of our approach.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».