論文の概要: Prognostic Framework for Robotic Manipulators Operating Under Dynamic Task Severities
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.00538v1
- Date: Sat, 30 Nov 2024 17:09:18 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-04 15:40:39.907287
- Title: Prognostic Framework for Robotic Manipulators Operating Under Dynamic Task Severities
- Title（参考訳）: 動的作業重大度下で動作するロボットマニピュレータの確率的枠組み
- Authors: Ayush Mohanty, Jason Dekarske, Stephen K. Robinson, Sanjay Joshi, Nagi Gebraeel,
- Abstract要約: ロボットマニピュレータのRemaining Useful Life(RUL)を予測できる予後モデリングフレームワークを提案する。
以上の結果から,両艦隊のロボットは高重度タスクを多く扱う場合,RULが短くなることが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6058427379240697
- License:
- Abstract: Robotic manipulators are critical in many applications but are known to degrade over time. This degradation is influenced by the nature of the tasks performed by the robot. Tasks with higher severity, such as handling heavy payloads, can accelerate the degradation process. One way this degradation is reflected is in the position accuracy of the robot's end-effector. In this paper, we present a prognostic modeling framework that predicts a robotic manipulator's Remaining Useful Life (RUL) while accounting for the effects of task severity. Our framework represents the robot's position accuracy as a Brownian motion process with a random drift parameter that is influenced by task severity. The dynamic nature of task severity is modeled using a continuous-time Markov chain (CTMC). To evaluate RUL, we discuss two approaches -- (1) a novel closed-form expression for Remaining Lifetime Distribution (RLD), and (2) Monte Carlo simulations, commonly used in prognostics literature. Theoretical results establish the equivalence between these RUL computation approaches. We validate our framework through experiments using two distinct physics-based simulators for planar and spatial robot fleets. Our findings show that robots in both fleets experience shorter RUL when handling a higher proportion of high-severity tasks.
- Abstract（参考訳）: ロボットマニピュレータは多くの応用において重要であるが、時間とともに劣化することが知られている。
この劣化はロボットが行うタスクの性質に影響される。
重いペイロードの処理などの重大度の高いタスクは、劣化プロセスを加速することができる。
この劣化を反映する1つの方法は、ロボットのエンドエフェクターの位置精度である。
本稿では,ロボットマニピュレータのRemaining Useful Life(RUL)をタスク重大度の影響を考慮しつつ予測する予測モデルを提案する。
本フレームワークは,タスク重大度の影響を受けないランダムなドリフトパラメータを持つブラウン運動過程として,ロボットの位置精度を表現している。
タスク重大性の動的性質は、連続時間マルコフ連鎖(CTMC)を用いてモデル化される。
RUL の評価には,(1) 生命時間分布(Remaining Lifetime Distribution, RLD) のための新しいクローズドフォーム表現,(2) モンテカルロシミュレーションの2つの手法を論じる。
理論的結果は、これらのRUL計算手法の等価性を確立する。
平面ロボットと空間ロボットの2つの異なる物理系シミュレータを用いた実験により,本フレームワークの有効性を検証した。
以上の結果から,両艦隊のロボットは高重度タスクを多く扱う場合,RULが短くなることが示唆された。
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