測定不確実性に関する制御によるロボット品質検査のためのカバレッジ経路計画【JST・京大機械翻訳】

Liu Yinhua; Zhao Wenzheng; Liu Hongpeng; Wang Yinan; Yue Xiaowei

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202209985250155 整理番号：22P0026547

測定不確実性に関する制御によるロボット品質検査のためのカバレッジ経路計画【JST・京大機械翻訳】

Coverage Path Planning for Robotic Quality Inspection with Control on Measurement Uncertainty

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発行年： 2022年01月12日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月12日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

ロボットに搭載された光学走査ゲージは,シート構造の寸法仕様の検証のような品質検査に一般的に使用される。カバレッジ経路計画(CPP)はロボット品質検査の精度と効率に大きく影響する。伝統的なCPP戦略は,完全なカバレッジ検査の条件の下で,ロボットの視点または移動距離の最小化に焦点を合わせる。走査データを収集するときの測定の不確実性は自由形状表面検査において考慮されない。この問題に取り組むために,最適視点サンプリング戦略による新しいCPP法を,自由形状表面検査へのキー測定点(MP)の測定不確実性を組み込むために提案する。最初に,測定不確実性の実行可能な範囲をMPの許容仕様に基づいて計算した。MPsの測定不確実性と可視度を考慮して,初期実行可能視点集合を生成した。次に,検査コスト関数を構築し,選択した視点の数およびすべての選択した視点の視野(FOV)における平均測定不確実性を評価した。その後,検査コスト関数とCPP最適化を用いた視点サンプリングのために,高速探索ランダムツリー(RRT*)アルゴリズムを提案した。シミュレーション試験および検査実験を含む事例研究を行い,提案した方法の有効性を評価した。結果は,キーMPsの走査精度がベンチマーク法と比較して著しく改善されることを示した。【JST・京大機械翻訳】

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ロボットの運動・制御

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