Исправлена часть пунктуации, формулировки
This commit is contained in:
parent
4f50cc096d
commit
020bfbb6f7
1 changed files with 37 additions and 69 deletions
|
|
@ -192,124 +192,92 @@ __Алгоритм__: [Fireworks](https://en.wikipedia.org/wiki/Fireworks_algori
|
|||
|
||||
__Полевые испытания__: нет данных. Замер эффективности алгоритма проводился по модели промышленного образца.
|
||||
|
||||
### Assembly Planning and Task Planning — Two Prerequisites for Automated Robot Programming - 2010
|
||||
|
||||
## Доступные программные реализации ASP
|
||||
__Исходные данные__: CAD-модель
|
||||
|
||||
https://github.com/atulmishrachdi/AutomatedAssemblyPlanner
|
||||
__Алгоритм__: Данные САПР сегментируются на примитивы (см. [Формирование графа на основе примитивов поверхностих](https://en.wikipedia.org/wiki/Geometric_primitive)), после чего генерируется граф из топологических контактов между такими поверхностными примитивами - Граф связности, узлами которого являются объекты. Объекты считаются связанными, если расстояние ними меньше заданного порогового значения. После построения этих графов, задача уходит к инженерам проектировщикам, которые в интерфейсе выбирают как объединить детали.
|
||||
|
||||
### Assembly Planning and Task Planning — Two Prerequisites for Automated Robot Programming - 2010 Во-первых, данные САПР сегментируются на
|
||||
__Полевые испытания__: Операция по установке розетки питания на направляющую цилиндра
|
||||
|
||||
__Исходные данные__: CAD-модел
|
||||
### A review on assembly sequence generation and its automation - 2015
|
||||
|
||||
__Алгоритм__: [Формирование графа на основе примитивов поверхностих](https://en.wikipedia.org/wiki/Geometric_primitive). После этого генерируется граф формирования контактов, основанный на топологических контактах между
|
||||
такими поверхностными примитивами. Граф связности. На этом графике узлы представляют объекты, они считаются связанными, если расстояние между двумя объектами меньше заданного порогового значения.
|
||||
После построения этих графов, задача уходит к инженерам проектировщикам, которые в интерфейсе выбирают как объединить детали.
|
||||
Обзор 80 статей по теме планирования последовательности сборки. Подвод статистических исследований в этих статьях. Авторы делят проблему всех этих исследований на две глобальные проблемы:
|
||||
1. Ограниченность методов ИИ, который не справляется с локальным поиском. Метод не проверяет все доступные последовательности, а значит что полученная ИИ последовательность является близко оптимальной, а не глобально оптимальной. Также метод достаточно ресурсоёмкий.
|
||||
2. Предикаты снижают количество входных данных, но сильно влияют на пространство поиска. И иногда приводят к неверным последовательностям.
|
||||
|
||||
__Полевые испытания__: Операция по установке, розетки питания на направляющую цилиндра.
|
||||
### Assemble Them All: Physics-Based Planning for Generalizable Assembly by Disassembly - 2022
|
||||
|
||||
### A review on assembly sequence generation and its automation - April 2015
|
||||
YUNSHENG TIAN, MIT CSAIL, JIE XU, MIT CSAIL, YICHEN LI, MIT CSAIL, JIELIANG LUO, Autodesk Research, SHINJIRO SUEDA, Texas A&M University, HUI LI, Autodesk Research, KARL D.D. WILLIS, Autodesk Research, WOJCIECH MATUSIK, MIT CSAIL
|
||||
|
||||
Обзор 80 самых значимых статей, по теме планирования сборки. Подвод статистических исследований в этих статьях. Авторы делят проблему всех этих исследований на две глобальные проблемы.
|
||||
Первое огранничиность методов ИИ. Который не справляется с локальным поиском. Имеет большое время вычислений. Не проверяет все доступные последовательности. А значит что полученная ИИ последовательность, является близко
|
||||
оптимальной а не глобально оптимизированной.
|
||||
Второе предикаты снижают количество входных данных. Но сильно влияют на пространство поиска. И иногда приводят к неверным последовательностям.
|
||||
|
||||
### Assemble Them All: Physics-Based Planning for Generalizable Assembly by Disassembly (2022)
|
||||
YUNSHENG TIAN, MIT CSAIL, JIE XU, MIT CSAIL, YICHEN LI, MIT CSAIL, JIELIANG LUO, Autodesk Research, SHINJIRO SUEDA, Texas A&M University, HUI LI, Autodesk Research, KARL D.D. WILLIS, Autodesk Research, WOJCIECH MATUSIK, MIT CSAIL
|
||||
|
||||
Основанный на физике подход к планированию сборки. Используется метод сборки-разборки, и моделирование на основе физики для эффективного изучения ограниченного прострастранства поиска.
|
||||
Основанный на физике подход к планированию сборки. Используется метод сборки-разборки и моделирование на основе физики для эффективного изучения ограниченного пространства поиска.
|
||||
|
||||
__Исходные данные__: CAD-модель
|
||||
|
||||
__Полевые испытания__: тысячи сборок из витрины Fusion360.
|
||||
__Полевые испытания__: тысячи сборок из набора Fusion360
|
||||
|
||||
__Алгоритм__: Формируется граф, сборки по принципу сборки-разборки. Для каждой новой детали которая участвует в подсборке. Формируются векторы, разборки. Основанные на [ степенях свободы ](https://en.wikipedia.org/wiki/Degrees_of_freedom_(physics_and_chemistry)). Из них получаются вектора разборки. Которые реверсируются, из них получаются вектора сборки.
|
||||
__Алгоритм__: Формируется граф сборки по принципу сборки-разборки. Для каждой новой детали, которая участвует в подсборке, формируются векторы разборки, основанные на [степенях свободы](https://en.wikipedia.org/wiki/Degrees_of_freedom_(physics_and_chemistry)). Из них получаются вектора разборки, которые реверсируются и из них получаются вектора сборки.
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
## Доступные программные реализации ASP
|
||||
https://github.com/yunshengtian/Assemble-Them-All
|
||||
__Исходный код__: https://github.com/yunshengtian/Assemble-Them-All
|
||||
|
||||
### An integration of neural network and rule-based systems for design and planning of mechanical assemblies - 1993
|
||||
|
||||
Авторы предлагают загрузить в нейронную сеть данные о ранее созданных сборках и их технологических картах, чтобы та обучилась на этих данных и, исходя из них, составляла план сборки. Так же предлагается внедрить нейронную сеть в CAD, чтобы она помогала проектировать такие изедлия которые были бы максимально автоматизированы для сборки.
|
||||
|
||||
|
||||
### An integration of neural network and rule-based systems for design and planning of mechanical assemblies (1993)
|
||||
Авторы предлагают загрузить в нейронную сеть, данные о ранее созданных сборках и их технологических картах. Что бы нейронная сеть обучилась на этих данных и исходя из них. Составляла план сборки.
|
||||
Так же внедрить нейронную сеть в CAD. Что бы она помогала проектировать такие изедлия которые были бы максимально автоматизированы для сборки.
|
||||
|
||||
|
||||
### On the generation of robotic assembly sequences based on separability and assembly motion stability (1994)
|
||||
### On the generation of robotic assembly sequences based on separability and assembly motion stability - 1994
|
||||
C.K. Shin and H.S.Cho
|
||||
Метод автоматического создания
|
||||
последовательностей сборки роботов на основе проверки
|
||||
разборчивости разбираемой детали. Чтобы получить
|
||||
возможность разборки детали-кандидата, мы сначала делаем
|
||||
вывод о направлениях сборки без столкновений, извлекая
|
||||
разделяемые направления для детали и вычисляя отделимость,
|
||||
которая дает информацию о том, как легко отделить части из частей.
|
||||
|
||||
Метод автоматического создания последовательностей сборки роботами на основе проверки разбираемости разбираемой детали. Чтобы получить возможность разборки детали-кандидата, сначала делается вывод о направлениях сборки без столкновений, извлекая разделяемые направления для детали и вычисляя отделимость, которая дает информацию о том, как легко отделить части от других частей.
|
||||
|
||||
|
||||
### A three-stage integrated approach for assembly sequence planning using neural networks (2008)
|
||||
|
||||
|
||||
На первом этапе используется график над графиком и правила преобразования для создания
|
||||
корректного графа разнесения модели сборки; два графика можно
|
||||
использовать для представления правильных геометрических зависимостей
|
||||
между деталями сборки. На втором этапе разрабатывается трехуровневая
|
||||
реляционная модель для создания полного графа реляционной модели и
|
||||
матрицы инцидентности. Граф реляционной модели можно дополнительно
|
||||
преобразовать в диаграмму предшествования сборки (APD), которая
|
||||
используется для описания отношений предшествования сборки деталей
|
||||
На третьем этапе используется нейросеть для оптимизации сборки.
|
||||
|
||||
Проводится тематическое исследование электроприборов для оценки
|
||||
осуществимости предложенной модели с точки зрения различий основных
|
||||
характеристик сборки и создания почти оптимальной последовательности
|
||||
сборки в соответствии с определенными критериями производительности.
|
||||
### A three-stage integrated approach for assembly sequence planning using neural networks - 2008
|
||||
|
||||
На первом этапе используется график над графиком и правила преобразования для создания корректного графа разнесения модели сборки; два графика можно использовать для представления правильных геометрических зависимостей между деталями сборки. На втором этапе разрабатывается трехуровневая реляционная модель для создания полного графа реляционной модели и матрицы инцидентности. Граф реляционной модели можно дополнительно преобразовать в диаграмму предшествования сборки (APD), которая используется для описания отношений предшествования сборки деталей На третьем этапе используется нейросеть для оптимизации сборки. Проводится тематическое исследование электроприборов для оценки осуществимости предложенной модели с точки зрения различий основных характеристик сборки и создания почти оптимальной последовательности сборки в соответствии с определенными критериями производительности.
|
||||
|
||||
__Исходные данные__: CAD-модель(несколько моделей электро приборов)
|
||||
__Полевые испытания__: Несколько вырабатанных моделей для электро приборов.
|
||||
|
||||
__Полевые испытания__: Несколько моделей электроприборов.
|
||||
|
||||
|
||||
### Using memetic algorithms with controlled local search to solve assembly.(2007)
|
||||
### Using memetic algorithms with controlled local search to solve assembly - 2007
|
||||
Hwai-En Tseng, Wen-Pai Wang, Hsun-Yi Shih
|
||||
|
||||
Сравнение Меметического алгоритма с ГА.
|
||||
__Алгоритм__: [Мемотический алгоритм](https://en.wikipedia.org/wiki/Memetic_algorithm), Генерация графа сборки основанная на знаниях о соедениях деталей в изделии.
|
||||
__Алгоритм__: [Меметический алгоритм](https://en.wikipedia.org/wiki/Memetic_algorithm). Генерация графа сборки, основанная на знаниях о соедениях деталей в изделии.
|
||||
|
||||
__Полевые испытания__: не известно
|
||||
__Полевые испытания__: Нет данных
|
||||
|
||||
__Исходные данные__: идеальнее заранее готовые модели
|
||||
__Исходные данные__: Заранее подготовленные модели
|
||||
|
||||
### A Multi-Agent Evolutionary algorIthm for Connector-Based Assembly Sequence Planning(2011)
|
||||
### A Multi-Agent Evolutionary algorIthm for Connector-Based Assembly Sequence Planning - 2011
|
||||
Сравнивают Многоагентный эволюционный алгоритм, с други алгоритмами оптимизации.
|
||||
|
||||
__Алгоритм__: [Многоагентный эволюционный алгоритм](https://deepai.org/publication/massively-concurrent-agent-based-evolutionary-computing), Генерация графа сборки основанная на знаниях о соедениях деталей в изделии.
|
||||
__Алгоритм__: [Многоагентный эволюционный алгоритм](https://deepai.org/publication/massively-concurrent-agent-based-evolutionary-computing), генерация графа сборки основанная на знаниях о соедениях деталей в изделии.
|
||||
|
||||
__Исходные данные__: идеальнее заранее готовые модели
|
||||
|
||||
__Полевые испытания__: не известно
|
||||
__Полевые испытания__: неизвестно
|
||||
|
||||
### Planning Assembly Sequence with Graph Transformer(2023)
|
||||
### Planning Assembly Sequence with Graph Transformer - 2023
|
||||
|
||||
Первым шагом является определение направления системы координат. Принципиальное направление сборки. Это направление согласуется с направлением, в котором ориентируется большинство выступов кирпичей, поэтому мы определяем его как положительное направление оси Z (по вертикали). Аналогично, второе направление сборки — это направление, в котором ориентируются выступы кирпичей, занимает второе место после основного направления сборки.
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
__Алгоритм__: [Метод грубой силы](https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9F%D0%BE%D0%BB%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D0%BF%D0%B5%D1%80%D0%B5%D0%B1%D0%BE%D1%80), формирование ASP из направлений .
|
||||
|
||||
|
||||
__Исходные данные__: LEGO Studio
|
||||
|
||||
|
||||
__Полевые испытания__: собрали 100 моделей животных LEGO, созданных и загруженных отдельными пользователями в LEGO Studio, среди которых самая простая состоит из 3 кубиков, а самая сложная — из 44 кубиков
|
||||
|
||||
|
||||
## Доступные программные реализации ASP
|
||||
https://github.com/AIR-DISCOVER/ICRA_ASP
|
||||
__Исходный код__: https://github.com/AIR-DISCOVER/ICRA_ASP
|
||||
|
||||
|
||||
### Assembly sequence planning method based on knowledge and ontostep(2021)
|
||||
### Assembly sequence planning method based on knowledge and ontostep - 2021
|
||||
Jiahui Qian,Zhijing Zhang,Chao Shao,Hanqing Gong
|
||||
|
||||
OntoSTEP используется для реализации обоснования поиска контактной поверхности, чтобы проверить выполнимость ASP. Как показывает опыт, последовательность сборки обычно снизу вверх, изнутри наружу, от сложного к легкому. Однако при сложной сборке эти методы не могут количественно характеризовать приоритет сборки. Следовательно, необходимо определить приоритет сборки, который может описывать приоритет деталей, подлежащих сборке. Эти факторы включают индикатор данных, индикатор соседства, индикатор сложности, индикатор точности и индикатор симметрии для оценки сборки.
|
||||
|
|
|
|||
Loading…
Add table
Add a link
Reference in a new issue