Kernel extreme learning machine‐based general solution to forward kinematics of parallel robots
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The forward kinematics of parallel robots is a challenging issue due to its highly coupled non‐linear relation among branch chains. This paper presents a novel approach to forward kinematics of parallel robots based on kernel extreme learning machine (KELM). To tackle with the forward kinematics solution of fully parallel robots, the forward kinematics solution of parallel robots is equivalently transformed into a machine learning model first. On this basis, a computational model combining sparrow search algorithm and KELM is then established, which can serve as both regression and classification. Based on SSA‐optimised KELM (SSA‐KELM) established in this study, a binary discriminator for judging the existence of the forward kinematics solution and a multi‐label regression model for predicting the forward kinematics solution are built to obtain the forward kinematics general solution of parallel robots with different structural configurations and parameters. To evaluate the proposed model, a numerical case on this dataset collected by the inverse kinematics model of a typical 6‐DOF parallel robot is conducted, followed by the results manifesting that the binary discriminator with the discriminant accuracy of 88.50% is superior over ELM, KELM, support vector machine and logistic regression. The multi‐label regression model, with the root mean squared error of 0.06 mm for the position and 0.15° for the orientation, outperforms the double‐hidden‐layer back propagation (2‐BP), ELM, KELM and genetic algorithm‐optimised KELM. Furthermore, numerical cases of parallel robots with different structural configurations and parameters are compared with state‐of‐the‐art models. Moreover, these results of numerical simulation and experiment on the host computer demonstrate that the proposed model displays its high precision, high robustness and rapid convergence, which provides a candidate for the forward kinematics of parallel robots.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».