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Enregistrement W4321351826 · doi:10.20965/jrm.2023.p0051

Development of a Flexible Assembly System for the World Robot Summit 2020 Assembly Challenge

2023· article· en· W4321351826 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Robotics and Mechatronics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRobot Manipulation and Learning
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRobotRoboticsArtificial intelligenceAgile software developmentGrippersRobotic armSoftwareOrientation (vector space)Computer scienceWorkspaceIndustrial robotSummitEngineeringComputer visionSimulationMechanical engineeringSoftware engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The assembly challenge of the World Robot Challenge (WRC) 2020, which was a part of the World Robot Summit (WRS) 2020, aimed to complete rapidly changing tasks in high mix/low volume production through building agile and lean production systems that can respond to one-off products. The authors of this paper participated in the challenge with the team PneuBot from the Industrial Robotics Facility of the Italian Institute of Technology by developing a flexible assembly system. The purpose of this work was to develop an assembly system able to handle variations of parts and tasks with a minimal changeover in hardware and software. In particular, assembly tasks were carried out, such as the assembly of a DC motor, pulleys, and a flexible belt on a plate, starting from pieces of unknown positions and orientations on a tray. The proposed work cell is light-weighted and can be fast deployed and replicated. It is composed of two Universal Robots; an RGB-D camera mounted on the wrist of the robot, able to detect both the position and orientation of the different objects to manage; a custom gripping system composed of 3D printed fingers for manipulation purposes and miniature force sensors for the grasping detection.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,949
Score d'incertitude au seuil0,399

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,230 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle