ロボットアークとは何ですか？
Robotic Arc ロボットアーク - The obtained results are analyzed and compared with those obtained in the same robotic architecture using a standard PID controller. [1] A robotic architecture becomes a complex assembly by having multiple operating systems. [2] In this paper, we propose a two-layer approach taking advantage of the fusion of (a) a more optimal derivation of Lawrence telerobotic architecture (utilizing only two channels), and (b) a two-port time-domain passivity stabilizer while comparing the performance with a one-port passivity stabilizer. [3] Venturing beyond robotics as merely a means of construction automation, the presented research deploys an approach that critically engages future models of interaction between humans and robotic architecture, mediated by in situ, architecturally embedded machines. [4] Then, after implementing the module in a robotic architecture, an HRI experiment was conducted to assess the system’s performance in real-time applications. [5] By developing this framework, the paper aims to situate the exploratory nature of craft in the context of robotic architectural production. [6] The architecture was composed by a Human Machine Interface based on P300 Brain Computer Interface and a robotic architecture composed by a deliberative layer and a reactive layer to translate user's high-level command in a stream of movement for robots joints. [7] In the present paper, seven current robotic architectures for human-robot interactions were described as well as four main functional advantages of equipping robots with an adaptive ToM. [8] This paper describes a robotic architecture that successfully builds such semantic maps for indoor environments. [9] We review current computational models mainly based on the simulation and teleological theories, and robotic implementations to identify the limitations of ToM functions in current robotic architectures and suggest a possible future developmental pathway. [10]得られた結果を分析し、標準のPIDコントローラーを使用して同じロボットアーキテクチャで得られた結果と比較します。 [1] ロボットアーキテクチャは、複数のオペレーティングシステムを持つことで複雑なアセンブリになります。 [2] この論文では、（a）ローレンステレロボティックアーキテクチャのより最適な導出（2つのチャネルのみを使用）と（b）比較しながら2ポートの時間領域パッシブスタビライザーの融合を利用する2層アプローチを提案します。 1ポートパッシブスタビライザーによるパフォーマンス。 [3] 単なる建設自動化の手段としてのロボット工学を超えて、提示された研究は、現場の建築的に埋め込まれた機械によって媒介される、人間とロボット建築の間の相互作用の将来のモデルに批判的に関与するアプローチを展開します。 [4] 次に、モジュールをロボットアーキテクチャに実装した後、HRI実験を実施して、リアルタイムアプリケーションでのシステムのパフォーマンスを評価しました。 [5] このフレームワークを開発することにより、この論文は、ロボット建築生産の文脈で工芸品の探索的性質を位置づけることを目的としています。 [6] アーキテクチャは、P300 Brain Computer Interface に基づくヒューマン マシン インターフェースと、ユーザーの高度なコマンドをロボットの関節の動きの流れに変換するための熟慮層と反応層から構成されるロボット アーキテクチャで構成されています。 [7] 本論文では、人間とロボットの相互作用のための 7 つの現在のロボット アーキテクチャと、ロボットに適応型 ToM を装備することの 4 つの主な機能上の利点について説明しました。 [8] このホワイト ペーパーでは、屋内環境用のこのようなセマンティック マップを正常に構築するロボット アーキテクチャについて説明します。 [9] 主にシミュレーションと目的論的理論に基づく現在の計算モデル、および現在のロボット アーキテクチャにおける ToM 機能の制限を特定し、可能な将来の開発経路を提案するロボットの実装を確認します。 [10]
Cognitive Robotic Arc
We then lay out the foundations for a cognitive robotic architecture for HRI, together with particular component algorithms, for generating explanations and engaging in justificatory dialogues with human interactants. [1] In this paper we propose a cognitive robotic architecture that is able to help an operator accomplish a specific task. [2]次に、説明を生成し、人間の相互作用者との正当な対話を行うために、特定のコンポーネントアルゴリズムとともに、HRIの認知ロボティクスアーキテクチャの基盤をレイアウトします。 [1] この論文では、オペレータが特定のタスクを達成するのを助けることができる認知ロボットアーキテクチャを提案します。 [2]
robotic arc welding ロボットアーク溶接
The analysis of temperature distribution was defined according to robotic arc welding process parameters, such as welding temperature, welding current, and welding speed impact on the geometry of the weld bead was investigated. [1] Producing a small series of large complex parts using robotic arc welding is challenging due to the time it takes to program the robot. [2] The significance of this paper is the demonstration of the feasibility of in-process tool offset estimation for robotic arc welding applications. [3] By selecting a specific application area, structural steel, this work will reduce the degree of complexity during the development, paving the way for the introduction of knowledge-based welding in the robotic arc welding sector. [4] This paper presents an offline-line scheme for building robotic arc welding cell using device task definition and workbenches of the Delmia V5 Robotics, within the learning factory framework. [5] A series of experiments with robotic arc welding using an ABB IRB2400/10 robot are presented and discussed. [6] This paper studied deep learning–based on-line defects detection for aluminum alloy in robotic arc welding using Convolutional Neural Networks (CNN) and weld images. [7] This paper proposed an on-line defects detection method for aluminum alloy in robotic arc welding based on random forest and arc spectrum. [8] Robotic arc Welding is the main manufacturing technology for key structure components in the industries of aerospace, automobile, nuclear, ship and military equipment. [9] During the robotic arc welding process, not only the images taken are often unclear, but also the features are not obvious due to the interference of arc, splash and smoke. [10]温度分布の分析は、溶接温度、溶接電流などのロボットアーク溶接プロセスパラメータに従って定義され、溶接ビードの形状に対する溶接速度の影響が調査されました。 [1] ロボットのプログラムに時間がかかるため、ロボットアーク溶接を使用して小さな一連の大きな複雑な部品を製造することは困難です。 [2] この論文の重要性は、ロボットアーク溶接アプリケーションのためのインプロセスツールオフセット推定の実現可能性の実証です。 [3] 特定の応用分野である構造用鋼を選択することにより、この作業は開発中の複雑さの程度を軽減し、ロボットアーク溶接分野での知識ベースの溶接の導入への道を開きます。 [4] このホワイト ペーパーでは、ラーニング ファクトリ フレームワーク内でデバイス タスク定義と Delmia V5 Robotics のワークベンチを使用して、ロボット アーク溶接セルを構築するためのオフライン スキームを紹介します。 [5] ABB IRB2400/10 ロボットを使用したロボット アーク溶接の一連の実験が提示され、説明されています。 [6] この論文では、畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) と溶接画像を使用して、ロボット アーク溶接におけるアルミニウム合金のディープ ラーニング ベースのオンライン欠陥検出について検討しました。 [7] 本論文は,ランダムフォレストとアークスペクトルに基づくロボットアーク溶接におけるアルミニウム合金のオンライン欠陥検出法を提案した。 [8] ロボットアーク溶接は、航空宇宙、自動車、原子力、船舶、および軍事機器の業界における主要な構造コンポーネントの主要な製造技術です。 [9] ロボットによるアーク溶接プロセスでは、撮影された画像が不明瞭になることが多いだけでなく、アーク、スプラッシュ、煙の干渉により特徴がはっきりしません。 [10]