著者:  （1）ホルヘ・フランシスコ・ガルシア・サマルティン、オートメーション・ロボティクスセンター（UPM-CSIC）、マドリード工科大学 — 科学研究高等評議会、Jose Gutierrez Abascal 2、28006 マドリード、スペイン（jorge.gsamartin@upm.es）  （2）エイドリアン・リーカー、オートメーション・ロボティクスセンター（UPM-CSIC）、マドリード工科大学 — 科学研究高等評議会、ホセ・グティエレス・アバスカル2、28006マドリード、スペイン。  （3）アントニオ・バリエントス、オートメーション・ロボティクスセンター（UPM-CSIC）、マドリード工科大学 — 科学研究高等評議会、ホセ・グティエレス・アバスカル2、28006マドリード、スペイン。 リンク一覧 要約と1 はじめに 関連作品2   2.1 空気圧駆動 2.2 空気圧アーム 2.3 ソフトロボットの制御 3 PAUL: デザインと製造 3.1 ロボット設計 3.2 材料の選択 3.3 製造 3.4 パフォーマンスバンク 4 データ収集とオープンループ制御 4.1 ハードウェアのセットアップ 4.2 ビジョンキャプチャシステム 4.3 データセット生成: テーブルベースモデル 4.4 オープンループ制御 5 件の結果 5.1 最終PAULバージョン 5.2 ワークスペース分析 5.3 テーブルベースモデルのパフォーマンス 5.4 曲げ実験 5.5 重量運搬実験 6 結論 資金調達情報 A. 実施した実験と参考文献 5.5 重量運搬実験 最後に、ロボットの耐荷重と運動モデルの性能を評価し、さまざまな荷重で真空中でデータを収集しました。この目的のために、セグメント間のジョイントに似た要素（これも PLA で印刷）がロボットに取り付けられ、その上にさまざまな金属の重りが置かれました。問題のデバイスは図20に示されています。 実験は、ポールを作業スペース内の 10 か所の異なる地点に連れて行き、ポールが到達した位置と、重りがなかった場合に到達したであろう位置を比較するというものでした。したがって、比較は、より精度の高い順方向運動学モデルを使用して行われました。 55、90、130、155 g の 4 つの異なる重量がテストされました。これらの値は、完全に柔らかい材料の分野で他の研究で使用されている値と似ています。  ロボット（もちろん、はるかに大きな重量運搬能力を持つハイブリッド型ロボットは除く）[47, 61]。 図21に得られた結果を示します。平均誤差はそれぞれ5.11、4.40、8.61、10.01 mmです。これらのデータから、重量が徐々に増加するのではなく、55 g と 90 g の負荷の実験をグループ化するカテゴリと、130 g と 155 g の負荷の実験をグループ化するカテゴリの 2 つがあることが推測できます。より低い負荷値の場合、PAUL モデルは、重みなしで取得された表の直接運動学を参照して取得される値と同様の誤差で値を予測します。その他のケースでは、結果は明らかに悪くなります。  ただし、低いエラー値はすべてのケースで非常に似ていることもわかります。これは、マニピュレータが作業空間の中心に最も近いポイントでは、搭載している重量に関係なく、マニピュレータがはるかに少ない誤差で位置決めできるためです。したがって、負荷によって生じるのは、エラーの体系的な増加ではなく、作業スペースの減少です。PAUL は余分な重量で中心から最も遠い領域に到達する力がないためです。  表 5 は、PAUL のパフォーマンスを他の作業で達成されたパフォーマンスと比較しています。改善の余地はあるものの、ここで得られた結果は、平均誤差が2cmである[47]の閉ループ制御の結果や[61]の有線マニピュレータの結果よりも優れている。後者は負荷とは無関係のように見えますが、PAUL では重量が増加するにつれてエラーが増加します。これは、重量が増加すると PAUL のパフォーマンスが実際に低下することを示しているようです。 分析すべき2つの側面が残っています。一方では、90 g から 130 g の間でエラーの増加が漸進的であるかどうか、または逆に、2 つのグループを明確に分けるポイントがあるかどうかを確認します。一方、空の状態での精度の向上が積載時の精度にどのように影響するか、つまりロボットの精度が維持されるのか、あるいはこれらの誤差が減少しないのかについても研究する必要があります。 この論文は、CC BY-NC-SA 4.0 DEED ライセンスの下で 。 arxiv で公開されています

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PAULの重量積載能力と運動学モデルのパフォーマンスを評価する

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