АДАПТИВНЫЕ АЛГОРИТМЫ ФОРМИРОВАНИЯ ТРАЕКТОРИЙ ДЛЯ УЛУЧШЕНИЯ АВТОМАТИЧЕСКОЙ ОБРАБОТКИ НЕОПРЕДЕЛЕННЫХ ПОВЕРХНОСТЕЙ В РОБОТАХ-МАНИПУЛЯТОРАХ
Ключевые слова:
Роботизированные манипуляторы, Адаптивная траектория, Неопределенные поверхности, Автоматическая отделка, Сенсорный анализ, Управление в реальном времениАннотация
В данной статье анализируется энергоэффективность нового мультициклонного устройства. Основное внимание уделяется выявлению стратегий снижения энергопотребления и повышения эффективности и их обоснованию с использованием математических моделей. Анализ проводится на основе углубленного математического моделирования аэродинамических сил в циклоне, энергии, теряемой из-за перепада давления, и общей эффективности устройства. В результате анализа вводятся новые конструктивные предложения для дальнейшего повышения энергоэффективности, и эти предложения математически обоснованы, которые направлены на минимизацию энергопотребления.
Библиографические ссылки
Хайитов А.М. МЕХАТРОННАЯ СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ ДВИЖЕНИЕМ МАНИПУЛЯТОРА ПРИ ОКРАСКЕ ИЗДЕЛИЙ // Universum: технические науки : электрон. научн. журн. 2025. 5(134).
Xayitov A., Kayumov A. ANDROID APPLICATION TESTING AND CODE RE-FACTORING //Conference on Digital Innovation:" Modern Problems and Solutions".–2023.
Siciliano, B., & Khatib, O. (Eds.). (2016). Springer handbook of robotics (2nd ed.). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-319-32552-1
Craig, J. J. (2018). Introduction to robotics: Mechanics and control (4th ed.). Pearson.
Quigley, M., Conley, K., Gerkey, B., Faust, J., Foote, T., Leibs, J., ... & Ng, A. Y. (2009). ROS: An open-source Robot Operating System. ICRA Workshop on Open Source Software, 3(3.2), 5.
Khalil, W., & Dombre, E. (2004). Modeling, identification and control of robots. Butterworth-Heinemann.
Schilling, R. J. (2017). Fundamentals of robotics: Analysis and control. Pearson.
Tsai, L.-W. (1999). Robot analysis: The mechanics of serial and parallel manipulators. John Wiley & Sons.
Siciliano, B., Sciavicco, L., Villani, L., & Oriolo, G. (2009). Robotics: Modelling, planning and control. Springer. https://doi.org/10.1007/978-1-84628-642-1
Thrun, S., Burgard, W., & Fox, D. (2005). Probabilistic robotics. MIT Press.
Hutterer, T., & Hirz, M. (2020). Adaptive robot path planning for automotive surface finishing based on real-time surface evaluation. Procedia CIRP, 94, 304–309. https://doi.org/10.1016/j.procir.2020.09.091
Zhang, H., Chen, H., Xu, C., & Luo, X. (2021). A hybrid trajectory generation approach for robotic polishing of free-form surfaces. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 68, 102065. https://doi.org/10.1016/j.rcim.2020.102065
Fang, B., Zhang, Y., & Gong, C. (2019). Adaptive force control for robotic surface processing with uncertain contact model. Journal of Intelligent & Robotic Systems, 95(1), 117–132. https://doi.org/10.1007/s10846-018-0879-6
Siciliano, B. (2010). Robotics: Modelling, planning and control. Springer Science & Business Media.
Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep learning. MIT Press.
Papon, J., Abramov, A., Schoeler, M., & Worgotter, F. (2013). Voxel cloud connectivity segmentation—Supervoxels for point clouds. Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2027–2034.
Загрузки
Дополнительные файлы
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Категории
Лицензия
Copyright (c) 2025 Azizjon Xayitov
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
