A Novel Automated Framework for Networked Control of High-DOF Robot Manipulators: A Case Study of IRB140
Notice bibliographique
Résumé
This paper proposes an efficient networked control methodology for high degree-offreedom (DOF) robot manipulators, offering detailed yet simplified procedures suitable for arm-like industrial robots.The methodology aims to precisely capture the behavior of contemporary industrial robotic manipulators across varied and challenging environments, despite their high DOF and complex characteristics.The automated framework, rooted in the Newton-Euler formulation, is assessed using the ABB IRB140 robot manipulator.Notably, the paper introduces a three phases-based novel approach to robot networked control.The integration of the network into the closed-loop control system of the manipulator is presented in three sequential stages, outlining the key factors in choosing the appropriate network protocol and reducing the negative impacts of the network on the feedback control system.The analysis identifies PROFINET as an effective network choice for networked control systems (NCS) applications, especially advantageous for highly dynamic manipulators with complex models.Furthermore, an adaptive robust proportional derivative control law incorporating gravity compensation is introduced, accompanied by a mathematical proof demonstrating the global asymptotic stability for position control.An extensive simulation process conducted using TrueTime toolbox integrated into Matlab validates the asymptotic stability, proving promising performances in high-DOF robot manipulators networked control.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».