論文の概要: Review on Fault Diagnosis and Fault-Tolerant Control Scheme for Robotic
Manipulators: Recent Advances in AI, Machine Learning, and Digital Twin
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.02980v1
- Date: Mon, 5 Feb 2024 13:12:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-06 16:09:58.947245
- Title: Review on Fault Diagnosis and Fault-Tolerant Control Scheme for Robotic
Manipulators: Recent Advances in AI, Machine Learning, and Digital Twin
- Title（参考訳）: ロボットマニピュレータの故障診断と耐故障性制御方式に関するレビュー:AI,機械学習,ディジタルツインの最近の進歩
- Authors: Md Muzakkir Quamar and Ali Nasir
- Abstract要約: ロボットマニピュレータに適した耐故障性制御スキームの複雑な領域についてレビューする。
人工知能(AI)、機械学習(ML)、デジタルツイン技術(DTT)といった最先端技術のシナジスティックな統合によって、近年のブレークスルーが加速している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This comprehensive review article delves into the intricate realm of
fault-tolerant control (FTC) schemes tailored for robotic manipulators. Our
exploration spans the historical evolution of FTC, tracing its development over
time, and meticulously examines the recent breakthroughs fueled by the
synergistic integration of cutting-edge technologies such as artificial
intelligence (AI), machine learning (ML), and digital twin technologies (DTT).
The article places a particular emphasis on the transformative influence these
contemporary trends exert on the landscape of robotic manipulator control and
fault tolerance.
By delving into the historical context, our aim is to provide a comprehensive
understanding of the evolution of FTC schemes. This journey encompasses the
transition from model-based and signal-based schemes to the role of sensors,
setting the stage for an exploration of the present-day paradigm shift enabled
by AI, ML, and DTT. The narrative unfolds as we dissect the intricate interplay
between these advanced technologies and their applications in enhancing fault
tolerance within the domain of robotic manipulators. Our review critically
evaluates the impact of these advancements, shedding light on the novel
methodologies, techniques, and applications that have emerged in recent times.
The overarching goal of this article is to present a comprehensive
perspective on the current state of fault diagnosis and fault-tolerant control
within the context of robotic manipulators, positioning our exploration within
the broader framework of AI, ML, and DTT advancements. Through a meticulous
examination of both historical foundations and contemporary innovations, this
review significantly contributes to the existing body of knowledge, offering
valuable insights for researchers, practitioners, and enthusiasts navigating
the dynamic landscape of robotic manipulator control.
- Abstract（参考訳）: この総合的なレビュー記事は、ロボットマニピュレータに適した耐故障制御(FTC)の複雑な領域を掘り下げている。
我々の調査はFTCの歴史的進化にまたがり、その開発を時間とともに追跡し、人工知能(AI)、機械学習(ML)、デジタルツイン技術(DTT)といった最先端技術の統合によって引き起こされた最近のブレークスルーを注意深く調べています。
この記事は、ロボットマニピュレータ制御とフォールトトレランスのランドスケープにおいて、これらの現代のトレンドが果たす変化的影響に特に重点を置いている。
歴史的文脈を掘り下げることで、FTCの仕組みの進化を包括的に理解することを目的としています。
この旅は、モデルベースと信号ベースのスキームからセンサーの役割への移行を含み、AI、ML、DTTによって実現された現在のパラダイムシフトを探求するためのステージを設定します。
この物語は、ロボットマニピュレータの領域内での耐故障性を高めるために、これらの先進技術とそれらの応用の間の複雑な相互作用を見極めながら展開する。
本稿は,これらの進歩が近年出現した新しい方法論,技法,応用に与える影響を批判的に評価する。
本稿では,ロボットマニピュレータのコンテキスト内での故障診断と耐故障性制御の現状を包括的に把握し,AI,ML,DTTの進歩というより広範な枠組みの中で探究することを目的とする。
歴史的基礎と現代的イノベーションの両方を綿密に調べることで、このレビューは既存の知識体系に大きく貢献し、研究者、実践家、そしてロボットマニピュレータ制御の動的な景観をナビゲートする愛好家たちに貴重な洞察を提供する。
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