An Adaptive Robot Trajectory Planning Method for Measurement of Thin-Walled Workpieces with Variable Curvature
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
To address the intelligent detection requirements during the roll-bending process of large aerospace thin-walled workpieces, this paper proposes a robot trajectory planning method for measurement that incorporates dynamic curvature characteristics, aiming to enhance the precision of laser-based inspection. Firstly, an intelligent measurement system is constructed to analyze the kinematic relationships among the thin-walled workpiece, the industrial robot, and the laser camera. A unified coordinate system is established through spatial coordinate transformation. Next, an adaptive sampling strategy is designed based on the curvature distribution of the workpiece, where dynamic curvature thresholds segment the surface cross-sectional profiles. Sampling points are dynamically generated within each subregion according to the laser camera's field of view. Subsequently, Principal Component Analysis (PCA) is employed to calculate surface normal vectors, and these sampling points are transformed into robot trajectory points. To ensure motion smoothness and stability, S-curve algorithm is implemented for joint trajectory planning. Experimental results demonstrate that the proposed method adaptively generates robot trajectories by integrating surface characteristics of aerospace thin-walled workpieces, achieving improvement in measurement accuracy compared to other sampling methods while maintaining robot motion stability.
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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 | 0,004 | 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 découle