要約
無人航空機 (UAV) を利用した 3D プリンティングの将来は、製造に革命をもたらし、遠隔地や到達困難な場所での大規模構造物の作成を可能にする有望な機能を提供します。
他の惑星系では。
それにもかかわらず、UAV の限られたペイロード容量と大きなオブジェクトの 3D プリンティングの複雑さにより、大きな課題が生じています。
この記事では、UAV を使用した分散 3D プリンティングのための新しいチャンクベースのフレームワークを提案します。これは、困難な構造物の完全共同作業による航空 3D プリンティングの基礎を確立します。
提示されたフレームワークは、新しく提案された最適化プロセスを通じて、完全に自律的なアプローチで、印刷する 3D モデルを小さな管理可能なチャンクに分割し、割り当てられたチャンクの部分印刷のために UAV に割り当てることができます。
したがって、チャンクの分割、割り当て、印刷のアルゴリズムを確立し、チャンクの相互接続性の制約を考慮しながら、メッシュを平面チャンクに効率的に分割する新しいアルゴリズムも導入します。
提案されたフレームワークの効率は、Gazebo での物理ベースの複数のシミュレーションを通じて実証されます。このシミュレーションでは、メッシュの総体積の一部に比例する体積の材料を搭載した複数の UAV を介して CAD 構築メッシュが印刷されます。
要約(オリジナル)
The future of 3D printing utilizing unmanned aerial vehicles (UAVs) presents a promising capability to revolutionize manufacturing and to enable the creation of large-scale structures in remote and hard- to-reach areas e.g. in other planetary systems. Nevertheless, the limited payload capacity of UAVs and the complexity in the 3D printing of large objects pose significant challenges. In this article we propose a novel chunk-based framework for distributed 3D printing using UAVs that sets the basis for a fully collaborative aerial 3D printing of challenging structures. The presented framework, through a novel proposed optimisation process, is able to divide the 3D model to be printed into small, manageable chunks and to assign them to a UAV for partial printing of the assigned chunk, in a fully autonomous approach. Thus, we establish the algorithms for chunk division, allocation, and printing, and we also introduce a novel algorithm that efficiently partitions the mesh into planar chunks, while accounting for the inter-connectivity constraints of the chunks. The efficiency of the proposed framework is demonstrated through multiple physics based simulations in Gazebo, where a CAD construction mesh is printed via multiple UAVs carrying materials whose volume is proportionate to a fraction of the total mesh volume.
arxiv情報
| 著者 | Marios-Nektarios Stamatopoulos,Avijit Banerjee,George Nikolakopoulos |
| 発行日 | 2023-08-22 22:18:23+00:00 |
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