Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Xie, C." wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Dual manipulator system calibration based on virtual constraints
Autorzy:
Zhu, Q.
Xie, X.
Li, C.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/200227.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
dual manipulators
calibration
virtual constraint
optical axis
robot-robot
hand-eye
Opis:
Calibration is necessary for dual manipulator to complete operational tasks. This paper proposes an effective robot-robot and hand-eye calibration method based on virtual constraints. Firstly, a rotational error model and a translational error model are established based on the relationships between the transformation matrices of the dual manipulator calibration system. Then a poses-alignment method is designed to make the poses of the two robots satisfy the constructed virtual constraints. At the aligned positions, the joint angles of the two robots are saved and used to calculate the values of the variables in the error models. Finally, the robot-robot and hand-eye rotational errors are estimated by an iterative algorithm. These errors are then used to calculate translational errors based on the SVD (singular value decomposition) method. To show the feasibility and effectiveness of the proposed method, experiments of robot-robot and hand-eye calibration for dual manipulators are performed. The experiment results demonstrate that the accuracy of the dual manipulator system is improved greatly.
Źródło:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2019, 67, 6; 1149-1159
0239-7528
Pojawia się w:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Efficient learning variable impedance control for industrial robots
Autorzy:
Li, C.
Zhang, Z.
Xia, G.
Xie, X.
Zhu, Q.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/200716.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
variable impedance control
reinforcement learning
efficient
Gaussian process
industrial robots
impedancja
poprawa efektywności
wydajność
model Gaussa
roboty przemysłowe
Opis:
Compared with the robots, humans can learn to perform various contact tasks in unstructured environments by modulating arm impedance characteristics. In this article, we consider endowing this compliant ability to the industrial robots to effectively learn to perform repetitive force-sensitive tasks. Current learning impedance control methods usually suffer from inefficiency. This paper establishes an efficient variable impedance control method. To improve the learning efficiency, we employ the probabilistic Gaussian process model as the transition dynamics of the system for internal simulation, permitting long-term inference and planning in a Bayesian manner. Then, the optimal impedance regulation strategy is searched using a model-based reinforcement learning algorithm. The effectiveness and efficiency of the proposed method are verified through force control tasks using a 6-DoFs Reinovo industrial manipulator.
Źródło:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2019, 67, 2; 201-212
0239-7528
Pojawia się w:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies