Robotic Assembly Planning of Tensegrity Structures

2019

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Green Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.1109/sii.2019.8700342
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

Tensegrity structures provide durability and stability with minimal weight. Thanks to these properties, use of tensegrity structures for space applications is becoming an active research area. One of the main challenges is the automated construction of these structures. In this work, we present a framework for the automated assembly planning of tensegrity structures using an industrial robot equipped with a purpose-specific end-effector. We leverage the recent advances in sampling-based motion planning to create the motion strategies. Specifically, we divided the assembly planning problem into three stages. In the first stage, the initial position and orientation of the given tensegrity structure with respect to the assembly robot is determined using a motion-planning integrated forward elimination search. In the second stage, a feasible assembly sequence of the strings is found using backward disassembly search. Lastly, the individual robot motion plans for attaching each string to the bars for the given tensegrity configuration is generated using RRT*. The efficacy of the framework was demonstrated using an extensive set of simulation experiments dealing with the assembly of a three-strut and nine-string tensegrity prism structure, which can be utilized as a building block of complex tensegrities.