Energy Saving in an Autonomous Excavator via Parallel Actuators Design and PSO-Based Excavation Path Generation
Notice bibliographique
Résumé
An autonomous excavator can be a good solution in the construction industry to deal with existing issues such as high labor costs and harsh and hazardous environmental conditions. To increase energy efficiency for autonomous excavators, this study proposes two approaches. First, a new and unique design with parallel arm and bucket actuators is proposed for an electric excavator manipulator. Since the three actuators of the boom, arm, and bucket are in series for the conventional design of excavators, it is difficult to share external loads between them. However, a parallel configuration of the arm and bucket actuators in the proposed new design can facilitate load sharing and overcome higher external loads. By replacing hydraulic actuators with electric linear actuators, this design also reduces energy consumption during idling. Moreover, with low back drivability, the electric linear actuators can handle relatively high external forces without spending energy while not in motion. Secondly, a PSO-based path-generation algorithm was developed for autonomous excavation to minimize energy consumption while avoiding collisions with unwanted obstacles. In the PSO algorithm, it is possible to change the priorities of the elements to the minimum by adjusting the gains in the cost function. Two scenarios—scenarios with and without considering energy saving—were considered to test the performance of the developed algorithm, with the results between the scenarios compared. Simulation results show that the proposed algorithm reduces energy consumption in each digging cycle by 18.51%.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».