Effective visual calibration system for parallel robot using decision tree with cooperative coevolution network approach

机译：协同协同进化网络决策树的并行机器人有效视觉标定系统

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The objective of this paper is to present an effective visual calibration system for parallel robot. We propose a new hybrid algorithm to improve the weakness of traditional calibration system. The method is auto-calibrated, non-parametric, and has ability of adaptive learning for different environments. The proposed algorithm considers the accuracy of entire workspace, to ensure that every point in the workspace is well-calibrated. An improved Neural Network system model combines cooperative coevolutionary and decision tree, which is built to transform the nominal position to the correct end effector position. Experimental verification has been conducted that it can successfully reduce the average error 99.98% accuracy.

机译：本文的目的是为并行机器人提供一种有效的视觉校准系统。我们提出了一种新的混合算法，以改善传统校准系统的弱点。该方法是自动校准的，非参数的，并且具有针对不同环境的自适应学习的能力。所提出的算法考虑了整个工作空间的准确性，以确保对工作空间中的每个点都进行了良好的校准。改进的神经网络系统模型结合了协作式协同进化和决策树，可用于将标称位置转换为正确的末端执行器位置。已经进行了实验验证，可以成功地将平均误差降低到99.98％。

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来源
《IEEE International Conference on Industrial Technology》|2015年|198-203|共6页
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Luo Ren C.; Cheng-Hsun Hsieh; Shih Che Chou;
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