ຜູ້ຂຽນ:  (1) Jorge Francisco Garcia-Samartın, Center for Automation and Robotics (UPM-CSIC), Polytechnic University of Madrid — ສະພາສູງສໍາລັບການຄົ້ນຄວ້າວິທະຍາສາດ, Jose Gutierrez Abascal 2, 28006 Madrid, ສະເປນ (jorge.gsamartin@upm.es);  (2) Adrian Rieker, ສູນອັດຕະໂນມັດ ແລະຫຸ່ນຍົນ (UPM-CSIC), Polytechnic University of Madrid — ສະພາສູງສໍາລັບການຄົ້ນຄວ້າວິທະຍາສາດ, Jose Gutierrez Abascal 2, 28006 Madrid, ສະເປນ;  (3) Antonio Barrientos, Center for Automation and Robotics (UPM-CSIC), Polytechnic University of Madrid — ສະພາສູງສໍາລັບການຄົ້ນຄວ້າວິທະຍາສາດ, Jose Gutierrez Abascal 2, 28006 Madrid, ສະເປນ.  ຕາຕະລາງການເຊື່ອມຕໍ່   Abstract ແລະ 1 ບົດແນະນໍາ  2 ວຽກງານທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ   2.1 ການກະຕຸ້ນນິວເມຕິກ   2.2 ປືນລົມ   2.3 ການຄວບຄຸມຂອງຫຸ່ນຍົນອ່ອນ  3 PAUL: ການອອກແບບແລະການຜະລິດ   3.1 ການອອກແບບຫຸ່ນຍົນ   3.2 ການເລືອກວັດສະດຸ   3.3 ການຜະລິດ   3.4 ທະນາຄານປະສິດທິພາບ  4 ການ​ເກັບ​ຂໍ້​ມູນ​ແລະ​ການ​ຄວບ​ຄຸມ Open-Loop​   4.1 ການຕິດຕັ້ງຮາດແວ   4.2 ລະບົບການຈັບພາບວິໄສທັດ   4.3 ການສ້າງຊຸດຂໍ້ມູນ: ແບບຈໍາລອງຕາຕະລາງ   4.4 Open-Loop Control  5 ຜົນໄດ້ຮັບ   5.1 ສະບັບສຸດທ້າຍຂອງ PAUL   5.2 ການວິເຄາະພື້ນທີ່ເຮັດວຽກ   5.3 ການປະຕິບັດຕົວແບບທີ່ອີງໃສ່ຕາຕະລາງ   5.4 ການທົດລອງງໍ   5.5 ການທົດລອງການບັນທຸກນ້ຳໜັກ   6 ບົດສະຫຼຸບ   ຂໍ້ມູນເງິນທຶນ   A. ດໍາເນີນການທົດລອງແລະການອ້າງອີງ  4.3 ການສ້າງຊຸດຂໍ້ມູນ: ແບບຈໍາລອງຕາຕະລາງ  ເນື່ອງຈາກຄວາມຊັບຊ້ອນຂອງຫຸ່ນຍົນ, ວິທີການທີ່ອີງໃສ່ແບບຈໍາລອງ, ເຊັ່ນ PCC ຫຼືທີ່ອີງໃສ່ທິດສະດີ Cosserat Rod ໄດ້ຖືກຍົກເລີກ. ເຖິງແມ່ນວ່າການນໍາໃຊ້ FEM ເປັນເສັ້ນທາງທີ່ຈະບໍ່ໄດ້ຮັບການປິດໃນການເຮັດວຽກໃນອະນາຄົດ, ຈໍານວນຂະຫນາດໃຫຍ່ຂອງຕົວກໍານົດການທີ່ຈະຕັ້ງການທົດລອງສໍາລັບແຕ່ລະພາກສ່ວນ (ໂມດູລຂອງໄວຫນຸ່ມ, moment of inertia. ... ), ເນື່ອງຈາກວ່າຂະບວນການຜະລິດແມ່ນຕົວແປຫຼາຍຫມາຍຄວາມວ່າ, ໃນໄລຍະທໍາອິດນີ້, ພວກເຮົາເລືອກທີ່ຈະນໍາໃຊ້ບາງປະເພດຂອງ PAUL modeling ອີງໃສ່ການເກັບກໍາຂໍ້ມູນ.  ຜົນຜະລິດຂອງລະບົບໄດ້ຖືກປະຕິບັດເປັນຕໍາແຫນ່ງແລະທິດທາງທີ່ບັນລຸໄດ້ໃນຕອນທ້າຍສຸດທ້າຍ - ດັ່ງນັ້ນ, ໃນຂັ້ນຕອນນີ້, ຕໍາແຫນ່ງທັງຫມົດຂອງສ່ວນກາງແມ່ນຖືກລະເລີຍ - ແລະເປັນວັດສະດຸປ້ອນ, ເວລາອັດຕາເງິນເຟີ້ຂອງແຕ່ລະພົກຍ່ຽວ. ເນື່ອງຈາກບໍ່ມີເຊັນເຊີຄວາມກົດດັນພຽງພໍໃນເວລາຂອງການກໍ່ສ້າງຫຸ່ນຍົນ, ມັນໄດ້ຕັດສິນໃຈໃຊ້ເວລາອັດຕາເງິນເຟີ້ເປັນຕົວແປການປ້ອນຂໍ້ມູນ. ເນື່ອງຈາກຄວາມກົດດັນການເຮັດວຽກຖືກຈໍາກັດໂດຍວາວຈໍາກັດຄວາມກົດດັນແລະອັດຕາການໄຫຼເຂົ້າໄປໃນພົກຍ່ຽວແຕ່ລະຄົນສາມາດສົມມຸດວ່າຄົງທີ່, ເວລາເທົ່າກັບປະລິມານຂອງອາກາດທີ່ນໍາສະເຫນີເຂົ້າໄປໃນແຕ່ລະຮູ.  ທາງເລືອກການຄວບຄຸມທັງຫມົດທີ່ພິຈາລະນາມີຄວາມຕ້ອງການສໍາລັບການຈໍານວນຂະຫນາດໃຫຍ່ຂອງຂໍ້ມູນ empirical, ເຊິ່ງນໍາໄປສູ່ຄວາມຕ້ອງການທີ່ຈະພັດທະນາການອອກແບບທົດລອງເພື່ອຈັດລະບົບການເກັບກໍາຂໍ້ມູນນີ້. ນັບຕັ້ງແຕ່ການຈັບຂໍ້ມູນນີ້ແມ່ນເຮັດໃນໄລຍະທີ່ແຕກຕ່າງກັນແລະຊຸດຂໍ້ມູນຕ້ອງເປັນຕົວແທນຂອງພຶດຕິກໍາຂອງຫຸ່ນຍົນໃນຈຸດປະສົງ, ການປະຕິບັດໃຫມ່ຂອງການທົດລອງໃຊ້ເວລາມີຄວາມສໍາຄັນພິເສດ.  ຂໍ້ມູນທີ່ເກັບໄວ້ໃນຊຸດຂໍ້ມູນແມ່ນຕໍາແຫນ່ງຂອງປາຍຫຸ່ນຍົນແລະກໍານົດເວລາຂອງອັດຕາເງິນເຟີ້ທີ່ບັນລຸການຕັ້ງຄ່ານີ້. ຂໍ້ຈໍາກັດທີ່ໄດ້ກ່າວມາຂ້າງເທິງທີ່ມີພຽງແຕ່ສອງຂອງສາມພົກຍ່ຽວໃນສ່ວນທີ່ມີອັດຕາເງິນເຟີ້ຫຼຸດຜ່ອນການຊ້ໍາຊ້ອນ. ດັ່ງທີ່ໄດ້ກ່າວກ່ອນຫນ້ານີ້, ຫຼາຍກວ່າສອງສ່ວນນໍາໄປສູ່ການຊ້ໍາຊ້ອນ, ເຊິ່ງຫມາຍຄວາມວ່າຮູບແບບ kinematic inverse ຂອງຫຸ່ນຍົນສາມາດມີການແກ້ໄຂຫຼາຍ.  ຂະບວນການເກັບກໍາຂໍ້ມູນປະກອບມີຫຼາຍຂັ້ນຕອນຕາມລໍາດັບ. ໃນເບື້ອງຕົ້ນ, ຈໍານວນຕົວຢ່າງທີ່ກໍານົດໄວ້ແມ່ນຖືກກໍານົດ. ສໍາລັບແຕ່ລະຕົວຢ່າງ, ຄໍາສັ່ງ Matlab ສົ່ງການປະສົມແບບສຸ່ມຂອງອັດຕາເງິນເຟີ້ເກົ້າເທື່ອ, ທີ່ສອດຄ້ອງກັນກັບແຕ່ລະປ່ຽງ PAUL, ໄປຫາ bench actuation. ເວລາແມ່ນຖືກສ້າງຂຶ້ນພາຍໃຕ້ກໍານົດເວລາສູງສຸດຂອງ Tmax, ແລະຮັບປະກັນວ່າມີພຽງແຕ່ສອງຊ່ອງຄອດຕໍ່ສ່ວນທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນ. ປະຕິບັດຕາມນີ້, ພົກຍ່ຽວຂອງຫຸ່ນຍົນແມ່ນ inflated ໂດຍອີງໃສ່ເວລາທີ່ສົ່ງ. ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ລະບົບວິໄສທັດຂອງສອງກ້ອງຖ່າຍຮູບຈະຈັບພາບເພື່ອກໍານົດຕໍາແຫນ່ງແລະທິດທາງຂອງຈຸດສິ້ນສຸດຂອງຫຸ່ນຍົນ. ຂັ້ນຕອນທັງຫມົດນີ້ແມ່ນຊ້ໍາສໍາລັບຈໍານວນທີ່ກໍານົດຂອງການເຮັດຊ້ໍາ, ແລະເມື່ອສໍາເລັດ, ຂໍ້ມູນທີ່ເກັບກໍາໄດ້ຖືກເກັບໄວ້ໃນຊຸດຂໍ້ມູນ.  ຂໍ້ມູນກ່ຽວກັບເວລາໃຄ່ບວມຖືກເກັບໄວ້ເປັນເປີເຊັນ, ມີມູນຄ່າ 0 ເທົ່າກັບສູນການໄຄ່ບວມຂອງສ່ວນນັ້ນແລະ 100 ທີ່ສອດຄ້ອງກັບ Tmax, ການໄຄ່ບວມສໍາລັບຈໍານວນສູງສຸດຂອງ milliseconds ທີ່ກໍານົດໄວ້ສໍາລັບກອງປະຊຸມການເກັບຂໍ້ມູນນີ້. ຄ່າ Tmax ນີ້ຖືກເກັບໄວ້, ຮ່ວມກັບຄ່າ, ໃນຊຸດຂໍ້ມູນ, ເພື່ອໃຫ້ສາມາດປຽບທຽບຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ເຫດຜົນສໍາລັບການເຂົ້າລະຫັດນີ້ແມ່ນມາຈາກການຂາດຂໍ້ມູນ, ເປັນ priori, ກ່ຽວກັບສິ່ງທີ່ເປັນຄວາມກົດດັນສູງສຸດທີ່ພົກຍ່ຽວ PAUL ສະຫນັບສະຫນູນ. ເຖິງແມ່ນວ່າມັນເປັນຄວາມຈິງທີ່ວ່າມັນໄດ້ຖືກກໍານົດໂດຍການທົດລອງວ່າເວລາອັດຕາເງິນເຟີ້ຫຼາຍກວ່າ 1500 ms ຕິດຕໍ່ກັນນໍາໄປສູ່ການ punctures, ການນໍາໃຊ້ເວລາຕ່ໍາໃນໄລຍະການຊ້ໍາຊ້ອນຂອງວົງຈອນຍັງເຮັດໃຫ້ເກີດການຮົ່ວໄຫຼ. ບົນພື້ນຖານນີ້, ມັນໄດ້ຖືກຕັດສິນໃຈທີ່ຈະບໍ່ຂະຫຍາຍປ່ຽງໃດໆ, ບໍ່ວ່າຈະຢູ່ໃນຂັ້ນຕອນດຽວຫຼືຫຼາຍຂັ້ນຕອນ, ຫຼາຍກວ່າ 1000 ms.  ຄຽງຄູ່ກັບເວລາອັດຕາເງິນເຟີ້ຂອງແຕ່ລະພົກຍ່ຽວ, ຕໍາແຫນ່ງແລະທິດທາງທີ່ບັນລຸໄດ້ໂດຍປາຍປາຍແມ່ນຖືກເກັບໄວ້, ໂດຍອີງໃສ່ການອ່ານຫ້ອງ. ໂດຍສະເພາະ, ຕໍາແຫນ່ງຂອງເຄື່ອງຫມາຍສີຂຽວແລະການວາງທິດທາງຂອງ trihedron ແມ່ນຖືກເກັບໄວ້. ອັນສຸດທ້າຍແມ່ນສະແດງອອກໃນມຸມ Euler, ຍ້ອນວ່າມັນເປັນຮູບແບບການເກັບຮັກສາທີ່ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍກ່ວາຕາຕະລາງການຫມຸນ. ນອກຈາກນັ້ນ, ຊຸດຂໍ້ມູນຍັງມີເມຕາເດຕາຈາກຂະບວນການເກັບລວບລວມທີ່ເຊື່ອວ່າມີອິດທິພົນຕໍ່ຜົນໄດ້ຮັບ, ເຊັ່ນຄວາມກົດດັນຂອງສາຍ pneumatic ຫຼືອຸນຫະພູມອາກາດລ້ອມຮອບ.  ບາງດ້ານຂອງລະບົບ pneumatic ສົມຄວນໄດ້ຮັບຄວາມສົນໃຈ. ໃນເບື້ອງຕົ້ນ, ອັດຕາເງິນເຟີ້ຂອງພົກຍ່ຽວແລະການຂາດດຸນບໍ່ແມ່ນຂະບວນການທີ່ສົມມາດ. ຂໍ້ຈໍາກັດທາງເລຂາຄະນິດໃນອົງປະກອບ pneumatic ເຮັດໃຫ້ມີອັດຕາເງິນເຟີ້ຕ່ໍາເມື່ອທຽບກັບອັດຕາເງິນເຟີ້. ດັ່ງນັ້ນ, ເມື່ອ PAUL ໄດ້ຮັບເວລາ deflation, ມັນຄູນມັນດ້ວຍປັດໃຈທີ່ໄດ້ມາໂດຍພື້ນຖານ, ປະມານ 1.45 ສໍາລັບຄວາມກົດດັນການເຮັດວຽກຂອງ 1.2 bar. ຕົວຄູນນີ້ຊົດເຊີຍຄວາມແຕກຕ່າງກັນລະຫວ່າງເວລາອັດຕາເງິນເຟີ້ແລະອັດຕາເງິນເຟີ້ຂອງກຸ່ມພົກຍ່ຽວ, ຮັບປະກັນວ່າເວລາ deflation ສອດຄ່ອງກັບເວລາທີ່ຕ້ອງການເພື່ອບັນລຸຈຸດອັດຕາເງິນເຟີ້ດຽວກັນ.  ເຊັ່ນດຽວກັນ, ເຖິງແມ່ນວ່າມັນເປັນໄປໄດ້ທາງດ້ານຮ່າງກາຍທີ່ຈະ inflate ຫຼາຍວາວໃນເວລາດຽວກັນ, ມັນໄດ້ຖືກສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າການແຜ່ກະຈາຍການໄຫຼຂະຫນານນີ້ຫມາຍຄວາມວ່າການຕື່ມປະສິດທິພາບຂອງແຕ່ລະປ່ຽງບໍ່ຄືກັນຖ້າຫາກວ່າພວກເຂົາເຈົ້າໄດ້ inflated ສ່ວນບຸກຄົນ. ເພື່ອປ້ອງກັນປະກົດການນີ້, ມັນໄດ້ຖືກຕັດສິນໃຈທີ່ຈະຂະຫຍາຍພົກຍ່ຽວແຕ່ລະຄົນເປັນສ່ວນບຸກຄົນທັງໃນຂະບວນການເກັບຂໍ້ມູນແລະທັນທີທັນໃດ, ເມື່ອ PAUL ໄດ້ຖືກຮ້ອງຂໍໃຫ້ບັນລຸຕໍາແຫນ່ງທີ່ແນ່ນອນ.  ສຸດທ້າຍ, ມີປະກົດການ hysteresis ໃນຊິລິໂຄນທີ່ເຮັດໃຫ້ຕໍາແຫນ່ງທີ່ບັນລຸໄດ້ໂດຍ inflating ສໍາລັບເວລາ t ແຕກຕ່າງຈາກຕໍາແຫນ່ງທີ່ບັນລຸໄດ້ໂດຍການ inflating ທໍາອິດສໍາລັບເວລາ t1 ແລະຫຼັງຈາກນັ້ນເປັນເວລາ t2 = t − t1. ຍຸດທະສາດທີ່ໃຊ້ເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫານີ້ແມ່ນການຈັບຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ນໍາ PAUL ກັບຄືນສູ່ຕໍາແຫນ່ງສູນລະຫວ່າງແຕ່ລະຕົວຢ່າງ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ໃນເວລາທີ່ການຄວບຄຸມຫຸ່ນຍົນໃນວົງເປີດ, ນີ້ເປັນໄປບໍ່ໄດ້, ຫຼື, ຢ່າງຫນ້ອຍ, ບໍ່ຕ້ອງການ, ເນື່ອງຈາກວ່າຫນຶ່ງອາດຈະຕ້ອງການທີ່ຈະປະຕິບັດຕາມ trajectories ຫຼືເດີນທາງໂດຍຜ່ານລໍາດັບຂອງຈຸດ. ດັ່ງນັ້ນ, ການປ່ຽນຈາກຕໍາແຫນ່ງ x1 ໄປ x2 ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີປັດໄຈເພີ່ມເຕີມຂອງ 1.2, ຍັງໄດ້ມາຈາກການທົດລອງ, ເພື່ອບັນຊີຜົນກະທົບ hysteresis.  4.4 Open-Loop Control  ເມື່ອຊຸດຂໍ້ມູນຖືກສ້າງຂື້ນ, ມັນສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອສ້າງແບບຈໍາລອງພຶດຕິກໍາຂອງ PAUL ສໍາລັບການຄວບຄຸມແບບເປີດ. ມັນຄາດວ່າຈະເປັນສາຍໃນອະນາຄົດ, ການຝຶກອົບຮົມເຄືອຂ່າຍ neural ສໍາລັບ kinematics ໂດຍກົງແລະອີກອັນຫນຶ່ງສໍາລັບ kinematics ປີ້ນກັບກັນ. ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ເນື່ອງຈາກຂໍ້ມູນຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍທີ່ອາດຈະຕ້ອງການ (ໃນ [62] 24389 ຕົວຢ່າງຖືກນໍາໃຊ້ສໍາລັບຫຸ່ນຍົນສາມສ່ວນເຊັ່ນນີ້), ວິທີການຊອກຫາຕາຕະລາງໄດ້ຖືກນໍາໃຊ້ສໍາລັບວຽກງານນີ້.  ວິທີການສໍາລັບ kinematics ໂດຍກົງ - ເຊິ່ງອະນຸຍາດໃຫ້ໄດ້ຮັບຕໍາແຫນ່ງແລະທິດທາງຂອງທ້າຍສຸດທ້າຍຂອງຫຸ່ນຍົນຈາກເວລາອັດຕາເງິນເຟີ້ຂອງເກົ້າພົກຍ່ຽວ - ປະກອບດ້ວຍການຄົ້ນຫາ, ໃນຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ສ້າງຂື້ນໃນຂັ້ນຕອນທີ່ຜ່ານມາ, ສາມຄ່າເວລາອັດຕາເງິນເຟີ້ທີ່ຕັ້ງຢູ່ໃນໄລຍະທາງທີ່ສັ້ນກວ່າຈາກເວລາອັດຕາເງິນເຟີ້ທີ່ໄດ້ລະບຸໄວ້ເປັນເອກະສານອ້າງອີງ. ແນ່ນອນ, ຖ້າຊຸດຂອງອັດຕາເງິນເຟີ້ທີ່ຊອກຫາຢູ່ໃນຕາຕະລາງ, ມູນຄ່າທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບເວລາເຫຼົ່ານີ້ຈະຖືກສົ່ງຄືນເປັນຜົນມາຈາກຕົວແບບ kinematic ໂດຍກົງ. ຖ້າບໍ່ດັ່ງນັ້ນ, ຄ່າສະເລ່ຍຂອງຕໍາແຫນ່ງແລະທິດທາງທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບສາມເວລາອັດຕາເງິນເຟີ້ທີ່ໃກ້ຊິດທີ່ສຸດ, ນ້ໍາຫນັກໂດຍໄລຍະຫ່າງ (ມາດຕະຖານ Euclidean) ທີ່ມີຢູ່ລະຫວ່າງພວກເຂົາແຕ່ລະຄົນແລະຄ່າຂອງເວລາອັດຕາເງິນເຟີ້ອ້າງອີງ, ຖືກສົ່ງຄືນເປັນຕໍາແຫນ່ງແລະມູນຄ່າການປະຖົມນິເທດຂອງຫຸ່ນຍົນ.   ກັບພວກເຂົາ, ມັນເປັນໄປໄດ້ທີ່ຈະຄິດໄລ່ຕໍາແຫນ່ງທີ່ສົ່ງຄືນໂດຍຕົວແບບ kinematic ໂດຍກົງໂດຍໃຊ້ການສະແດງອອກ:   ເອກະສານນີ້   ພາຍໃຕ້ໃບອະນຸຍາດ CC BY-NC-SA 4.0 DEED. ມີຢູ່ໃນ arxiv

Part of HackerNoon's growing list of open-source research papers, promoting free access to academic material.

EScholar Technologies

EScholar

ສຽງນີ້ຖືກຜະລິດເປັນພາສາຕົ້ນສະບັບຂອງເລື່ອງ!

ເປັນຫຍັງ PAUL ຕ້ອງການຊຸດຂໍ້ມູນອັນໃຫຍ່ຫຼວງເພື່ອປັບປຸງການເຄື່ອນໄຫວຂອງມັນ

About Author

ຄຳເຫັນ

ວາງປ້າຍ

ບົດຄວາມນີ້ໄດ້ຖືກນໍາສະເຫນີໃນ

Related Stories

Microsoft's AI Bet Fails to Dent Google's Search Dominance

Unraveling Web and API Security by Vulnerabilities Examples

Design Shifts at HackerNoon: Streamlined Top Nav, Quick Search and Settings Dashboard 🚀

Microsoft's AI Bet Fails to Dent Google's Search Dominance

Unraveling Web and API Security by Vulnerabilities Examples

Design Shifts at HackerNoon: Streamlined Top Nav, Quick Search and Settings Dashboard 🚀

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps

ເປັນຫຍັງ PAUL ຕ້ອງການຊຸດຂໍ້ມູນອັນໃຫຍ່ຫຼວງເພື່ອປັບປຸງການເຄື່ອນໄຫວຂອງມັນ

About Author

ຄຳເຫັນ

ວາງປ້າຍ

ບົດ​ຄວາມ​ນີ້​ໄດ້​ຖືກ​ນໍາ​ສະ​ເຫນີ​ໃນ

Related Stories

Microsoft's AI Bet Fails to Dent Google's Search Dominance

Unraveling Web and API Security by Vulnerabilities Examples

Design Shifts at HackerNoon: Streamlined Top Nav, Quick Search and Settings Dashboard 🚀

Microsoft's AI Bet Fails to Dent Google's Search Dominance

Unraveling Web and API Security by Vulnerabilities Examples

Design Shifts at HackerNoon: Streamlined Top Nav, Quick Search and Settings Dashboard 🚀

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps

ບົດຄວາມນີ້ໄດ້ຖືກນໍາສະເຫນີໃນ