کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4942656 | 1437414 | 2017 | 11 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
An improved Monte Carlo method based on Gaussian growth to calculate the workspace of robots
ترجمه فارسی عنوان
یک روش بهبود یافته مونت کارلو بر مبنای رشد گاوسی برای محاسبه فضای کاری روبات ها
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
توزیع گاوسی، روش مونت کارلو، دستکاری ربات، فضای کاری،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
This paper presents a new Monte Carlo method to calculate the workspace of robot manipulators, which we called the Gaussian Growth method. In contrast to classical brute-force Monte Carlo methods, which rely on increasing the number of randomly generated points in the whole workspace to attain higher accuracy, the Gaussian Growth method focuses on populating and improving the precision of poorly defined regions of the workspace. For this purpose, the proposed method first generates an inaccurate seed workspace using a classical Monte Carlo method, and then it uses the Gaussian distribution to densify and grow this seed workspace until the boundaries of the workspace are attained. The proposed method is compared with previous Monte Carlo methods using a 10-degrees-of-freedom robot as a case study, and it is demonstrated that the Gaussian Growth method can generate more accurate workspaces than previous methods requiring the same or less computation time.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Engineering Applications of Artificial Intelligence - Volume 64, September 2017, Pages 197-207
Journal: Engineering Applications of Artificial Intelligence - Volume 64, September 2017, Pages 197-207
نویسندگان
Adrián Peidró, Ãscar Reinoso, Arturo Gil, José MarÃa MarÃn, Luis Payá,