A High-Fidelity Simulation Platform for Industrial Manufacturing by Incorporating Robotic Dynamics Into an Industrial Simulation Tool
Notice bibliographique
Résumé
Simulation provides an efficient and safe evaluation solution for industrial automation to pretest software before deploying it in real systems. However, only high-fidelity simulation environments that precisely reconstruct the behavioral patterns of real systems can guarantee a successful transfer from simulation to reality (sim-to-real). Many existing industrial simulation tools provide libraries for various industrial devices, which simplify the development efforts significantly, but they generally lack the ability to model the system dynamics and often fail to generate a realistic representation when the system performance is sensitive to the modeling deviation. For example, robots equipped with intelligent algorithms potentially lead to task failure if the software is sensitive to the variation of the system dynamics. In this paper, we design a novel simulation platform for industrial manufacturing use cases consisting of a cooperative robot and a modular manufacturing device. With the dynamic model of the robot integrated into a manufacturing digital-twining software, the platform achieves high simulation fidelity by incorporating the effect of the robot dynamics to the control logic of the industrial tasks. Also, the simulation can exchange data with the real robot via an open protocol, which enables the simultaneous test of the real and simulated systems. Two experiments are conducted on the simulation platform to validate its fidelity in terms of the consistent control logic with the real system. Also, a workpiece distribution use case is studied to show how the simulation platform is used to develop a task-planning algorithm for a manufacturing application.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».