Główne pojęcia
CDPRのFK問題を解決するためにGNNを活用したCafkNetの提案。
Streszczenie
CDPRは柔軟なケーブルを使用して剛性リンクを置き換える並列メカニズムであり、FK問題が複雑であることが挙げられる。CafkNetはGNNを使用してCDPRのトポロジー関係を学習し、FK問題を正確に解決する能力を示す。シミュレーション環境と実世界シナリオで検証された結果、CafkNetは異なる種類のCDPRや構成に対しても有効であることが示されている。
Statystyki
CDPRは柔軟なケーブルを使用して剛性リンクを置き換える並列メカニズムである。
CDPRのFK問題はIKよりも複雑であり、非線形性や柔軟な構成の課題がある。
CafkNetはGNNを使用してCDPRのトポロジー関係を学習し、FK問題を解決する。
シミュレーションデータと一部の実データを使用してSim2Realギャップを埋めている。
Cytaty
"By observing the topology within CDPRs, in this letter, we propose a graph-based representation to model CDPRs and introduce CafkNet, a fast and general FK solver, leveraging Graph Neural Network (GNN)."
"CafkNet can learn the internal topological information of CDPRs and accurately solve the FK problem as an FK solver."
"To the best of our knowledge, it is the first study that employs the GNN to solve FK problem for CDPRs."