Optimaal padvolgen voor robots snelle oplossingsmethoden voor praktische niet-convexe toepassingen
Notice bibliographique
Résumé
Carrying out a task optimally with respect to time or energy is of significant importance for automated systems in production plants. Determining such an optimal solution, however, is mathematically very challenging. To simplify the problem, it is often divided into two steps: a path planning stage, where a geometric path is determined only accounting for geometric constraints such as collision avoidance, and a path following stage, where an optimal velocity profile along the path is determined taking into account the system dynamics and limitations. This research deals with (time) optimal path following of mechatronic systems. Via a transformation of variables, the optimization problem can be solved efficiently for a variety of systems and situations: For a simplified robot model the path following problem can be cast as a convex optimization problem. For such problems the global solution can be calculated very efficiently and reliably, allowing for an online implementation of this strategy. In many practical situations convexity of the problem is lost, but it can still be cast as a so-called convex-concave optimization problem which can be solved reliably by a series of convex optimization problems using Sequential Convex Programming. Most applications only require solving 4 to 5 convex problems. When multiple robots are working together in shared workspaces, collision avoidance constraints become important. The robots are modeled as a union of convex bodies and collision avoidance constraints can be derived using the concept of Lagrangian duality in optimization. In this case, we can no longer decompose the problem as a convex-concave one and therefore must rely on general nonlinear optimization solvers. In many applications the geometric path need not be followed exactly but within a certain (machining) tolerance, so-called optimal tube following. By exploiting this additional freedom, solutions may be found that are significantly more optimal
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».