Fusion IK: Solving inverse kinematics using a hybridized deep learning and evolutionary approach
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Inverse kinematics is a core aspect of robot manipulation. This paper presents an approach to solving Inverse Kinematics (IK) for robots, including articulated industrial ones, combining deep learning with an evolutionary algorithm. Fusion IK passes the manipulator’s target and current joint values into a neural network, the results of which are then used to seed an evolutionary algorithm, Bio IK, to complete the solution of the inverse kinematics problem. Fusion IK allows for solving the position and orientation of the robot while attempting to minimize joint movement times. Comparisons between Fusion IK and its underlying algorithm Bio IK are tested on a six-degree-of-freedom articulated industrial robot as well as a 20-degree-of-freedom robot to explore the move times that Fusion IK produces. The comparisons show that the variations of the Fusion IK algorithm show comparable results to its underlying evolutionary Bio IK algorithm on a six-degrees-of-freedom articulated robot and improvements on a 20-degree-of-freedom robot without any additional hyperparameter tuning. The results show that Fusion IK could be of real value regarding the movement time and the quality of the obtained solutions upon further research, especially with higher degree-of-freedom robots.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle