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Enregistrement W4386066886 · doi:10.1109/icma57826.2023.10215560

A Leader-Follower Trajectory Planning Approach for Cooperative Robotic System in Automated Fiber Placement

2023· article· en· W4386066886 sur OpenAlexaff
Ningyu Zhu, Wenfang Xie, Henghua Shen

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRobotic Mechanisms and Dynamics
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTrajectoryMandrelMotion planningRobotComputer scienceControl theory (sociology)Robot end effectorKinematicsRevolute jointSerial manipulatorSimulationEngineeringParallel manipulatorArtificial intelligenceControl (management)Mechanical engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The trajectory planning of cooperative robotic system for automated fiber placement (AFP) is a crucial topic since it has significant influence on the quality of the final products. This paper proposes a novel leader-follower trajectory planning approach for a 13-DOF (degree of freedom) cooperative robotic system in AFP. A 6-DOF serial robot holding the fiber placement head works as the leader, a 6-RSS (Revolute-Spherical-Spherical) parallel robot with a 1-DOF rotary stage holding the Y-shape mandrel works as the follower. Given a predefined fiber path with the desired angle 0°, an optimal trajectory planning method is developed for the serial robot subject to the kinematic and dynamic constraints. A cost function is established to guarantee the smoothness of the planned trajectory. Under this circumstance, the path of the fiber placement head may be deviated from the desired fiber path. According to the geometric constraint of AFP, namely, the direction of the roller in the fiber placement head should keep perpendicular to the mandrel surface, a vision-based trajectory generation strategy is designed for the parallel robot. Based on the desired trajectory of a defined point on the mandrel, the desired end-effector trajectory of the parallel robot can be determined using the visual measurement results. It can compensate the motion of the serial robot and ensure that the fiber is placed along the desired path. Simulation has been conducted to demonstrate the feasibility of the proposed leader-follower trajectory planning approach.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,220 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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