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Resumen de la Elección de Diseño Robótico Utilizando Co-Simulación y Exploración del Espacio de Diseño

Autores: Christiansen, Martin Peter; Larsen, Peter Gorm; Jørgensen, Rasmus Nyholm

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2015

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Acceso abierto

Artículo científico
2015

Resumen de la Elección de Diseño Robótico Utilizando Co-Simulación y Exploración del Espacio de Diseño


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Robótica

Palabras clave

Desarrollo de sistemas robóticos
Técnica de modelado colaborativo
Modelos de eventos discretos
Modelos de tiempo continuo
Exploración del espacio de diseño
Resultados de simulación

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 23

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
El desarrollo rápido de sistemas robóticos ha creado una demanda de métodos y herramientas multidisciplinarios para explorar y comparar alternativas de diseño. En este artículo, presentamos una técnica de modelado colaborativo que combina modelos de eventos discretos del software del controlador con modelos de tiempo continuo de los componentes físicos del robot. El método de co-modelado propuesto utiliza el método de desarrollo de Viena (VDM) y MATLAB para el modelado de eventos discretos y 20-sim para el modelado de tiempo continuo. El desarrollo basado en modelos de un sistema de alimentación de visones robóticos móviles se utiliza para ilustrar el método de modelado colaborativo. Se utilizan simulaciones para evaluar la respuesta de salida del modelo del robot en relación con las demandas operativas. Se presenta un ejemplo de un desafío de carga en relación con el robot alimentador, y se define un espacio de diseño con soluciones candidatas en los dominios mecánico y de software. Los resultados de la simulación se analizan utilizando la exploración del espacio de diseño (DSE), que evalúa las soluciones candidatas en relación con criterios de optimización preseleccionados. El resultado del análisis proporciona a los desarrolladores una visión general de los impactos de cada solución candidata en el espacio de diseño elegido. Basándose en esta visión general de los impactos de las soluciones, los desarrolladores pueden seleccionar candidatos viables para su implementación y prueba con el robot real.

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