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A Generalized Time-Optimal Bidirectional Scan Algorithm for Constrained Feed-Rate Optimization / Dong, J. in Transactions of the ASME . Journal of dynamic systems, measurement, and control, Vol. 128 N° 2 (Juin 2006)

Public ISBD [article]  in Transactions of the ASME . Journal of dynamic systems, measurement, and control > Vol. 128 N° 2 (Juin 2006) . - 379-390 p. Titre : A Generalized Time-Optimal Bidirectional Scan Algorithm for Constrained Feed-Rate Optimization Titre original : Algorithme Bidirectionnel Temps-Optimal Généralisé de Balayage pour l'Optimisation Contrainte d'Alimenter-Taux Type de document : texte imprimé Auteurs : Dong, J., Auteur ; Stori, J. A., Auteur Article en page(s) : 379-390 p. Note générale : Génie Méanique Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Trajectoire  optimale  Robotique  Usinage  Déclancheur  Méthode  heuristique  Algorithme Index. décimale : 629.8 Résumé : The problem of generating an optimal feed-rate trajectory has received a significant amount of attention in both the robotics and machining literature. The typical objective is to generate a minimum-time trajectory subject to constraints such as system limitations on actuator torques and accelerations. However, developing a computationally efficient solution to this problem while simultaneously guaranteeing optimality has proven challenging. The common constructive methods and optimal control approaches are computationally intensive. Heuristic methods have been proposed that reduce the computational burden but produce only near-optimal solutions with no guarantees. A two-pass feedrate optimization algorithm has been proposed previously in the literature by multiple researchers. However, no proof of optimality of the resulting solution has been provided. In this paper, the two-pass feed-rate optimization algorithm is generalized and a proof of global optimality is provided. The generalized algorithm maintains computational efficiency, and supports the incorporation of a variety of state-dependent constraints. By carefully arranging the local search steps, a globally optimal solution is achieved. Singularities, or critical points on the trajectory, which are difficult to deal with in optimal control approaches, are treated in a natural way in the generalized algorithm. A detailed proof is provided to show that the algorithm does generate a globally optimal solution under various types of constraints. Several examples are presented to illustrate the application of the algorithm. Le problème de produire d'une trajectoire optimale d'alimenter-taux a suscité une quantité significative d'attention dans la littérature de robotique et d'usinage. L'objectif typique est de produire d'une trajectoire de minimum-temps sujet aux contraintes telles que des limitations de système sur des couples et des accélérations de déclencheur. Cependant, développer une solution informatique efficace à ce problème tout en simultanément garantissant l'optimalité a prouvé provocant. Les méthodes constructives communes et les approches optimales de commande sont informatique intensives. Des méthodes heuristiques ont été proposées qui réduisent le fardeau informatique mais produisent seulement les solutions proche-optimales sans des garanties. Des chercheurs multiples a proposé précédemment un algorithme two-pass d'optimisation de feedrate dans la littérature. Cependant, aucune preuve de l'optimalité de la solution résultante n'a été fournie. En cet article, l'algorithme two-pass d'optimisation d'alimenter-taux est généralisé et une preuve de l'optimalité globale est fournie. L'algorithme généralisé maintient l'efficacité informatique, et soutient l'incorporation d'une variété de contraintes état-dépendantes. En arrangeant soigneusement les étapes locales de recherche, une solution globalement optimale est réalisée. Des singularités, ou les points critiques sur la trajectoire, il est difficile traiter que dans des approches optimales de commande, sont traités d'une manière normale dans l'algorithme généralisé. Une preuve détaillée est fournie pour prouver que l'algorithme produit d'une solution globalement optimale sous de divers types de contraintes. Plusieurs exemples sont présentés pour illustrer l'application de l'algorithme. [article] A Generalized Time-Optimal Bidirectional Scan Algorithm for Constrained Feed-Rate Optimization = Algorithme Bidirectionnel Temps-Optimal Généralisé de Balayage pour l'Optimisation Contrainte d'Alimenter-Taux [texte imprimé] / Dong, J., Auteur ; Stori, J. A., Auteur . - 379-390 p. Génie Méanique Langues : Anglais (eng) in Transactions of the ASME . Journal of dynamic systems, measurement, and control > Vol. 128 N° 2 (Juin 2006) . - 379-390 p. Mots-clés : Trajectoire  optimale  Robotique  Usinage  Déclancheur  Méthode  heuristique  Algorithme Index. décimale : 629.8 Résumé : The problem of generating an optimal feed-rate trajectory has received a significant amount of attention in both the robotics and machining literature. The typical objective is to generate a minimum-time trajectory subject to constraints such as system limitations on actuator torques and accelerations. However, developing a computationally efficient solution to this problem while simultaneously guaranteeing optimality has proven challenging. The common constructive methods and optimal control approaches are computationally intensive. Heuristic methods have been proposed that reduce the computational burden but produce only near-optimal solutions with no guarantees. A two-pass feedrate optimization algorithm has been proposed previously in the literature by multiple researchers. However, no proof of optimality of the resulting solution has been provided. In this paper, the two-pass feed-rate optimization algorithm is generalized and a proof of global optimality is provided. The generalized algorithm maintains computational efficiency, and supports the incorporation of a variety of state-dependent constraints. By carefully arranging the local search steps, a globally optimal solution is achieved. Singularities, or critical points on the trajectory, which are difficult to deal with in optimal control approaches, are treated in a natural way in the generalized algorithm. A detailed proof is provided to show that the algorithm does generate a globally optimal solution under various types of constraints. Several examples are presented to illustrate the application of the algorithm. Le problème de produire d'une trajectoire optimale d'alimenter-taux a suscité une quantité significative d'attention dans la littérature de robotique et d'usinage. L'objectif typique est de produire d'une trajectoire de minimum-temps sujet aux contraintes telles que des limitations de système sur des couples et des accélérations de déclencheur. Cependant, développer une solution informatique efficace à ce problème tout en simultanément garantissant l'optimalité a prouvé provocant. Les méthodes constructives communes et les approches optimales de commande sont informatique intensives. Des méthodes heuristiques ont été proposées qui réduisent le fardeau informatique mais produisent seulement les solutions proche-optimales sans des garanties. Des chercheurs multiples a proposé précédemment un algorithme two-pass d'optimisation de feedrate dans la littérature. Cependant, aucune preuve de l'optimalité de la solution résultante n'a été fournie. En cet article, l'algorithme two-pass d'optimisation d'alimenter-taux est généralisé et une preuve de l'optimalité globale est fournie. L'algorithme généralisé maintient l'efficacité informatique, et soutient l'incorporation d'une variété de contraintes état-dépendantes. En arrangeant soigneusement les étapes locales de recherche, une solution globalement optimale est réalisée. Des singularités, ou les points critiques sur la trajectoire, il est difficile traiter que dans des approches optimales de commande, sont traités d'une manière normale dans l'algorithme généralisé. Une preuve détaillée est fournie pour prouver que l'algorithme produit d'une solution globalement optimale sous de divers types de contraintes. Plusieurs exemples sont présentés pour illustrer l'application de l'algorithme.