学習による溶接ロボットのウィービング動作の改善に関する実験的研究
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概要
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In this paper, weaving trajectories of welding robots are improved by incorporating learning methods. Using functions for evaluating trajectory error based on data from accelerometers, a learning method of one-dimensional optimization and that based on a model of weaving amplitudes and phases were adopted. Experimental results showed that learning methods effectively improved the weaving trajectories of welding robots; accurate weaving trajectories were obtained by only 30 learning repetitions at most. It was also revealed that continuous weaving motion along welding lines was possible by interpolation of parameter values.
- 一般社団法人日本機械学会の論文
- 1995-10-25
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