Energy Consumption of Robotic Arm with the Local Reduction Method

要約

ロボットアームのエネルギー消費は、運用コストの上昇と環境への影響により、産業の自動化において大きな懸念事項です。
この研究では、パフォーマンスを損なうことなく、ロボットシステムのエネルギー効率を最適化するためのローカル削減方法の使用を調査しています。
このアプローチは、動きのパラメーターを改良し、精度と運用上の信頼性を維持しながらエネルギー使用を最小限に抑えます。
3ジョイントロボットアームモデルは、ピックアンドプレイスや軌道にフォローする操作を含むさまざまなタスクで、30秒間のシミュレーションを使用してテストされました。
結果は、局所削減方法により、モデル予測制御（MPC）や遺伝的アルゴリズム（GA）などの従来の技術と比較して、エネルギー消費量が最大25％減少することが明らかになりました。
重要な計算リソースを必要とするMPCと、収束率が遅いGAとは異なり、ローカル削減方法は、リアルタイムアプリケーションで優れた適応性と計算効率を実証しました。
この研究では、ローカル削減アプローチのスケーラビリティとシンプルさを強調しているため、持続可能で費用対効果の高いソリューションを求める産業にとって魅力的な選択肢となっています。
さらに、この方法では、人工知能（AI）などの新しいテクノロジーとシームレスに統合し、動的および複雑な環境でのアプリケーションをさらに強化できます。
この研究では、ロボットアーム操作を最適化し、エネルギー需要を削減し、産業自動化の持続可能性に貢献するための実用的なツールとして、ローカル削減方法の可能性を強調しています。
将来の作業は、実際のシナリオへのアプローチを拡張し、より動的な適応性のためのAI駆動型調整を組み込むことに焦点を当てます。

要約(オリジナル)

Energy consumption in robotic arms is a significant concern in industrial automation due to rising operational costs and environmental impact. This study investigates the use of a local reduction method to optimize energy efficiency in robotic systems without compromising performance. The approach refines movement parameters, minimizing energy use while maintaining precision and operational reliability. A three-joint robotic arm model was tested using simulation over a 30-second period for various tasks, including pick-and-place and trajectory-following operations. The results revealed that the local reduction method reduced energy consumption by up to 25% compared to traditional techniques such as Model Predictive Control (MPC) and Genetic Algorithms (GA). Unlike MPC, which requires significant computational resources, and GA, which has slow convergence rates, the local reduction method demonstrated superior adaptability and computational efficiency in real-time applications. The study highlights the scalability and simplicity of the local reduction approach, making it an attractive option for industries seeking sustainable and cost-effective solutions. Additionally, this method can integrate seamlessly with emerging technologies like Artificial Intelligence (AI), further enhancing its application in dynamic and complex environments. This research underscores the potential of the local reduction method as a practical tool for optimizing robotic arm operations, reducing energy demands, and contributing to sustainability in industrial automation. Future work will focus on extending the approach to real-world scenarios and incorporating AI-driven adjustments for more dynamic adaptability.

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