面向机器人与多模态机器学习应用的重构型机械臂仿真：Aaria
机器人学
2018-03-02 v1
摘要
本文提出了一种系统化的方法，用于生成 Aaria——一种基于 Simulink SimMechanics 的、针对串联机械臂的仿真模型，可用于具有多种结构的运动学或动力学分析。该模型可接收配置参数（例如依据修正的 Denavit-Hartenberg 约定）或其基座与关节的轨迹，适用于具有 1 至 6 自由度（DOF）的结构。该机械臂配备有人工关节传感器以及每个连杆上的仿真惯性测量单元（IMU）。仿真输出可以是关节空间中的位置、速度、力矩或 IMU 输出；以及相对于惯性系的角速度、线加速度、工具坐标。该仿真模型为面向基于大数据的机器学习和深度学习方法的机器人建模与控制自动化提供了虚拟多模态传感数据的数据集。
引用
@article{arxiv.1803.00532,
title = {Reconfigurable Manipulator Simulation for Robotics and Multimodal Machine Learning Application: Aaria},
author = {Arttu Hautakoski and Mohammad M. Aref and Jouni Mattila},
journal= {arXiv preprint arXiv:1803.00532},
year = {2018}
}
备注
preprint before submission to conference: 2018 IEEE International Conference on Automation Science and Engineering , 7 pages