Autorski:  (1) Jorge Francisco Garcia-Samartın, Centrum Automatyzacji i Robotyki (UPM-CSIC), Politechnika Madrycka – Wyższa Rada Badań Naukowych, Jose Gutierrez Abascal 2, 28006 Madryt, Hiszpania (jorge.gsamartin@upm.es);  (2) Adrian Rieker, Centrum Automatyzacji i Robotyki (UPM-CSIC), Politechnika Madrycka – Wyższa Rada Badań Naukowych, Jose Gutierrez Abascal 2, 28006 Madryt, Hiszpania;  (3) Antonio Barrientos, Centrum Automatyki i Robotyki (UPM-CSIC), Politechnika Madrycka – Wyższa Rada Badań Naukowych, Jose Gutierrez Abascal 2, 28006 Madryt, Hiszpania.  Tabela linków   Streszczenie i 1 Wstęp  2 Powiązane prace   2.1 Siłownik pneumatyczny   2.2 Ramiona pneumatyczne   2.3 Sterowanie robotami miękkimi  3 PAUL: Projektowanie i produkcja   3.1 Projektowanie robotów   3.2 Wybór materiałów   3.3 Produkcja   3.4 Bank wydajności  4 Zbieranie danych i sterowanie w pętli otwartej   4.1 Konfiguracja sprzętu   4.2 System przechwytywania wizji   4.3 Generowanie zbioru danych: modele oparte na tabelach   4.4 Sterowanie w pętli otwartej  5 wyników   5.1 Ostateczna wersja PAUL   5.2 Analiza obszaru roboczego   5.3 Wydajność modeli opartych na tabelach   5.4 Eksperymenty z zginaniem   5.5 Eksperymenty z przenoszeniem ciężarów   6 Wnioski   Informacje o finansowaniu   A. Przeprowadzone eksperymenty i odniesienia  5.5 Eksperymenty z przenoszeniem ciężarów  Na koniec oceniono nośność robota i wydajność modelu kinematycznego, a dane zebrano w próżni, przy różnym obciążeniu. W tym celu do robota przymocowano element przypominający połączenia segmentów, również wydrukowany z PLA, a na nim umieszczono różne metalowe ciężarki. Urządzenie, o którym mowa, można zobaczyć na rysunku 20.  Eksperyment polegał na tym, że PAULA zabierano w 10 różnych punktów jego przestrzeni roboczej i porównywano osiągniętą przez niego pozycję z pozycją, którą osiągnąłby, gdyby nie miał ciężarka. Porównanie przeprowadzono zatem z wykorzystaniem modelu kinematycznego do przodu ze względu na jego większą dokładność. Przetestowano cztery różne ciężary: 55, 90, 130 i 155 g. Wartości te są podobne do tych stosowanych w innych pracach w terenie dla całkowicie miękkich   roboty – z wyłączeniem hybrydowych, które oczywiście mają znacznie większą nośność – [47, 61].  Uzyskane wyniki przedstawiono na rysunku 21. Średnie błędy wynoszą odpowiednio 5,11, 4,40, 8,61 i 10,01 mm. Z danych tych można wywnioskować, że nie chodzi tu o stopniowy wzrost ciężaru, lecz o dwie kategorie: jedną grupującą eksperymenty z obciążeniami 55 i 90 g oraz drugą grupującą eksperymenty z obciążeniami 130 i 155 g. Dla mniejszych wartości obciążeń model PAUL przewiduje wartości z błędami podobnymi do tych, jakie uzyskuje się, odwołując się do bezpośredniej kinematyki w tabeli uzyskanej bez wag. W pozostałych przypadkach wyniki są wyraźnie gorsze.   Można jednak zauważyć, że niższe wartości błędów są we wszystkich przypadkach dość podobne. Dzieje się tak dlatego, że w punktach najbliższych środkowi przestrzeni roboczej manipulator jest w stanie ustalić swoje położenie z dużo mniejszym błędem, niezależnie od ciężaru, jaki dźwiga. Obciążenie nie powoduje zatem systematycznego wzrostu błędu, lecz zmniejszenie przestrzeni roboczej, gdyż PAUL nie ma wystarczającej siły, aby dosięgnąć obszarów najbardziej oddalonych od środka przy użyciu dodatkowego ciężaru.   Tabela 5 porównuje wyniki PAUL z wynikami uzyskanymi w innych pracach. Mimo że istnieje pole do poprawy, uzyskane tutaj wyniki są lepsze od wyników uzyskanych przy zastosowaniu sterowania w pętli zamkniętej w [47], gdzie uzyskano średni błąd wynoszący 2 cm, a także od wyników uzyskanych przy zastosowaniu manipulatora przewodowego w [61]. Podczas gdy ten ostatni wydaje się być niezależny od obciążenia, PAUL zauważa, że błąd wzrasta wraz ze wzrostem ciężaru, co wydaje się wskazywać, że przy większych ciężarach PAUL faktycznie będzie dawał gorsze wyniki.  Pozostają dwa aspekty do przeanalizowania. Z jednej strony, aby sprawdzić, czy między 90 a 130 g wzrost błędu ma charakter postępujący, czy też wręcz przeciwnie, istnieje punkt wyraźnie dzielący obie grupy. Z drugiej strony, należałoby również zbadać, w jaki sposób poprawa dokładności przy pustym zbiorniku wpłynie na dokładność przy obciążeniu: czy robot pozostanie tak samo dokładny, czy też błędy nie ulegną zmniejszeniu.  Artykuł jest   na licencji CC BY-NC-SA 4.0 DEED. dostępny w serwisie arxiv

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

EScholar Technologies

EScholar

Ten dźwięk jest produkowany w oryginalnym języku historii!

Ocena nośności PAUL-a i wydajności modelu kinematycznego

About Author

UWAGI

ZAWIEŚĆ TAGI

ARTYKUŁ TEN ZOSTAŁ PREZENTOWANY W

Related Stories

The Blockchain Social Experiment: Enforced Logic

Google's Gemini AI: A Thought Experiment in Deception

HackerNoon - A User Experience Analysis: Part 1

Listen to Tech Brief Podcasts on Your Headphones: Stay Connected to HackerNoon Anywhere, Anytime

The Blockchain Social Experiment: Enforced Logic

Google's Gemini AI: A Thought Experiment in Deception

HackerNoon - A User Experience Analysis: Part 1

Listen to Tech Brief Podcasts on Your Headphones: Stay Connected to HackerNoon Anywhere, Anytime

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps