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Record W3152247463 · doi:10.82308/34145

Elastodynamics and control of fast pick-and-place robots

2019· article· en· W3152247463 on OpenAlexaboutno aff
Zuyu Yin

Bibliographic record

VenueeScholarship@McGill (McGill) · 2019
Typearticle
Languageen
FieldEngineering
TopicRobotic Mechanisms and Dynamics
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsRobotSMT placement equipmentControl (management)Computer scienceArtificial intelligence

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les robots manipulateurs rapides sont largement utilisés dans l'industrie, par exemple dans l'emballage alimentaire et la microélectronique. Une architecture parallèle composée d'une plate-forme mobile et d'une plate-forme de base, reliées par deux membres en série, a été conçue et prototypée au Centre for Intelligent Machines de l'Université McGill. Le prototype est surnommé le Peppermill Carrier (PMC). L'objectif du travail présenté dans cette thèse est d'améliorer la vitesse de ce robot, destinée aux opérations à grande vitesse, tout en tenant compte de son élastodynamique, via la modélisation et la commande. Le concept de ressort généralisé, renforcé par la méthode des éléments finis, est utilisé pour obtenir le modèle élastodynamique du robot. Les fréquences propres du robot sont obtenues le long du cycle Adept de test, qui sert à identifier les postures de faible rigidité~; les fréquences naturelles sont ensuite appliquées pour construire un modèle mathématique amélioré du robot. En cours de route, des indices de rigidité sont définis afin d'aider le concepteur et l'ingénieur automaticien à répondre aux exigences de performance. Le modèle mathématique du robot, qui tient compte de la nature flexible des membrures, est formulé. De plus, un régulateur quadratique linéaire à programmation du gain, associé à un filtre de Kalman étendu, est conçu et appliqué pour commander les opérations rapides. Sur la base du contrôleur d'ordonnancement du gain, un régulateur quadratique linéaire à gain constant, associé à un filtre de Kalman étendu à gain constant, s'avère efficace pour commander le robot lors d'opérations rapides, tout en suivant une trajectoire représentative prescrite. Inspiré des résultats de simulation obtenus par ce régulateur, un asservissement odométrique-tachymétrique à propagation avant, basé sur le schéma en mode glissant est également proposé. L'utilisation de ces asservissements linéaires permet de réduire la complexité des calculs. La faisabilité d'un asservissement linéaire pour un système non linéaire tel que le PMC est également discutée. Enfin, une comparaison entre quatre systèmes de commande est effectuée pour analyser leurs avantages et leurs inconvénients

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.003
Threshold uncertainty score0.007

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.001
Research integrity0.0010.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.004
GPT teacher head0.172
Teacher spread0.168 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2019
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