Generatively optimised compact 3-DoF spherical parallel manipulator with tightly integrated actuators
Notice bibliographique
Résumé
A singularity-free pose realization is a key feature for any robotic system. This paper presents the development of a 3-DoF pure rolling spherical parallel manipulator (SPM) with tightly integrated actuators. Conventional serial wrist mechanisms often face singularities and structural constraints, limiting performance during dynamic tasks. They also require more space due to their larger span. While parallel manipulators are compact, they often concentrate weight in a confined volume and offer limited room for actuator integration. To address these challenges, we propose a pure rolling spherical parallel manipulator (SPM) that incorporates generative design for weight optimization, reducing overall mass while preserving structural integrity and manipulability. This approach achieved a 54.61% reduction in linkage weight and a 33.9% reduction in total system-weight, enabling compact and efficient integration of direct or quasi-direct drive actuators. The mechanism’s unique topology allows pure rolling motion with decoupled yaw control, overcoming limitations of existing 2-DoF devices like Omni Wrist III. Using 3D printing for prototyping facilitated rapid iterations and testing. Performance evaluation demonstrated high precision, with mean positional errors of 0.0291 mm–0.2778 mm and orientation errors between 0.0562° and 0.3561°. Validated as a neck joint for an immersive teleoperated robot, the SPM shows promise in humanoid robotics and advanced manipulation requiring precise orientation control. The integration of actuators within a generatively optimized structure offers a compact, lightweight solution and a high-performance alternative for applications demanding singularity-free motion and reduced actuation-complexity. Future work will extend this design to higher payload systems using metal components, enhancing durability and functionality for industrial applications.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».