Notice bibliographique
Résumé
ABB’s YuMi is a unique, innovative cobot but it is also one of the most challenging 7-degree-of-freedom (DOF) robot arms on the market, in terms of kinematics. Indeed, unlike some other 7-DOF robot arms with revolute joints, in YuMi, consecutive joint axes are normal to each other, but not intersecting. And despite being invented over a decade ago, there is surprisingly little information available about its kinematics. To effectively incorporate this manipulator into motion planning tasks, it is essential to have a comprehensive grasp of its arm angle and singularities. In this paper, we use the screw dependency approach with a novel combinatorial technique and Grassmann geometry of lines to identify and categorize, for the first time, the kinematic singularities of YuMi based on simple geometrical conditions. This methodology allows for a systematic and clear understanding of the robot’s singular configurations. In addition, we provide the definition of the arm angle used by ABB and a formula for the angle calculation. Then, we describe the representation singularity, and explain the algorithmic singularities that are related to the arm angle. • A new approach for analyzing the kinematic singularities of 7-DOF robot arms was proposed. • The singularities of ABB’s 7-axis YuMi were thoroughly analyzed for the first time. • The geometric conditions for each kinematic singularity were described. • A formula for the arm angle of YuMi was provided for the first time. • A comparison with the singularities of KUKA’s iiwa was presented.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».