Offline circular path error measurement and compensation for robotic machining applications
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Robotic machining provides a flexible and cost-effective alternative to conventional machine tools. However, robots have relatively poor rigidity and accuracy. Performance enhancement in robotic machining typically relies on machining parameter optimization, robot calibration, offline or online path error compensation, and process refinement. This study focuses on offline measurement and compensation of circular path errors using a telescoping ballbar system. To address the inherent limitations of traditional ballbar setups, particularly their restriction to a few fixed measurement radii, a novel out-of-plane ballbar measurement method is introduced along with a custom data processing framework. This configuration enabled error measurements across general circular trajectories with varying radii. A geometric projection model was developed to quantify the measurement distortion induced by the out-of-plane angle and a small-radius adaptor was designed to extend the applicability of the ballbar system. The proposed method was experimentally validated on a robotic machining platform using a laser tracker. The results show that at out-of-plane angles below 30°, the system achieves over 61% compensation accuracy, which is comparable to the 75% achieved using the laser tracker, while requiring less than 20% hardware cost. These findings demonstrate that the proposed approach offers a practical, scalable, and economical solution for circular-path error compensation in robotic machining.
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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) | 0,000 | 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 ».