| Оригинал (Original) | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| Автори: Славов, Д. В. Заглавие: Прогностични модели за оценяване на размера на предмети чрез електрически хващач на промишлен робот Mitsubishi MELFA Ключови думи: промишлен робот, индустриален робот, машинно обучение, невро Абстракт: В настоящия доклад са представени изследвания за получаване на оценка за размера на предмети, хващани от електрическа ръка на промишлен робот. Чрез робота се събират данни за предмети с предварително известен размер и в реално време се съставя оценка на тези размери въз основа на получения набор от данни. Целта е чрез съставените по този начин модели да се прогнозира размерът на нови предмети. Провеждат се експерименти за определяне на практическата приложимост на достигнатите резултати. За етапите по събиране на данни, реализиране на предсказващи модели и проверка на приложимостта им е създадена съвкупност от софтуерни програми изцяло със средствата на средата RT Toolbox 3 и езика MELFA Basic V. Библиография Издание
Пълен текст на публикацията | Autors: Slavov, D. V. Title: Predictive Models for Estimating the Size of Objects with Electrical Gripper of Mitsubishi MELFA Industrial Robot Keywords: industrial robot, machine learning, neural networks, gripper Abstract: This paper presents research on estimating the size of objects gripped by an industrial robot electric hand. Using the robot, data for objects with the known size is collected and these sizes are evaluated in real-time based on the dataset obtained. The estimation models thus obtained aim to predict the size of new objects. Experiments are conducted to determine the applicability of the results. For the data collection, predictive models implementation, and feasibility verification stages, a group of programs is developed only by the means of the RT Toolbox 3 environment and MELFA Basic V programming language. References Issue
Full text of the publication |
Вид: публикация в международен форум, публикация в реферирано издание
