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研究生:王嘉慶
研究生(外文):Chia-Ching Wang
論文名稱:利用學習法則於機器人之整體性精密度校正
論文名稱(外文):A GLOBAL CALIBRATION SCHEME BASED ON A LEARNING ALGORITHM
指導教授:楊谷洋楊谷洋引用關係
指導教授(外文):Kuu-Young Young
學位類別:碩士
校院名稱:國立交通大學
系所名稱:控制工程系
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:1994
畢業學年度:82
語文別:英文
論文頁數:72
中文關鍵詞:誤差參數量測空間分析整體性校正模糊小腦模型算數計數器
外文關鍵詞:Error ParameterMeasurement Space AnalysisGlobal CalibrationFCMAC
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本論文提出一整體性精密度校正的方法來解決計算機輔助設計系統與機機
器人之座標等效問題。目前機器人精密度校正的研究大都著重於某些局部
區域,也就是說僅要求機器人在某些工作區域的誤差參數能達到所需的精
密度要求。這主要是由於不精確的誤差結果不能完全被模式化和限制辨別
誤差參數所需量測點的數目。為了去克服此僅是區域性準確的問題,我們
首先提出利用量測空間分析來合理分割工作區域成數個小區域和選擇在此
小區域的具代表性的誤差參數,並利用此有限的誤差參數經小腦模型算數
計數器或模糊小腦模型算數計數器神經網路的學習法則 來產生整個工作
區域的合理的誤差參數。最後,我們透過模擬及實驗來驗證此整體性精密
度校正方法的可行。  

A global calibration scheme is proposed to resolve the
coordinates' equivalence problem in integrating the CAD system
and Robots. Current robot calibration schemes are inevitably
with certain locality, i.e., the calibrated error parameters
(CEP) will solicit the demanded accuracy only in certain region
of the robot workspace. It s mainly due to that the errors
resulting in the imprecision are not completely modeled and
only limited number of measured data are available for
identifying the CEPs. To tackle this locality problem, we
propose first performing the measurement space analysis to
appropriately divide the workspace into local regions and
select the representative set of CEPs from each local region.
Learning algorithms based on both the CMAC or FCMAC neural
networks are then employed to generate appropriate sets of CEPs
for the whole workspace based on the derived finite sets of
CEPs above. Simulation and experiment are executed to verify
the proposed global calibration scheme.

QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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