Fused deposition modeling (FDM) using mobile robots instead of the gantry-based 3D printer enables additive manufacturing at a larger scale with higher speed. This introduces challenges including accurate localization, control of the printhead, and design of a stable mobile manipulator with low vibrations and proper degrees of freedom. We proposed and developed a low-cost non-holonomic mobile 3D printing system guided by a projector via learning-based visual servo-ing. It requires almost no manual calibration of the system parameters. Using a regular top-down projector without any expensive external localization device for pose feedback, this system enabled mobile robots to accurately follow pre-designed millimeter-level printing trajectories with speed control. We evaluate the system in terms of its trajectory accuracy and printing quality compared with original 3D designs. We further demonstrated the potential of this system using two such mobile robots to collaboratively print a 3D object with dimensions of 80cm x 30cm size, which exceeds the limitation of common desktop FDM 3D printers.


翻译:使用移动机器人而不是基于门形的 3D 打印机来进行沉降模型(FDM), 使得能够以更高速度大规模制造添加剂,这带来了一些挑战,包括准确定位、控制印刷头和设计一个震动低、自由度适当的稳定移动操纵器。我们提议并开发了一个低成本的非热缩放型3D移动打印系统,由投影机指导,通过基于学习的视觉透视仪指导。这几乎不需要对系统参数进行人工校准。使用一个没有昂贵外部本地化设备的常规自上而下的投影机,使移动机器人能够准确跟踪预先设计的毫米级印刷轨迹,并控制速度。我们从轨迹准确性和印刷质量方面评价该系统,与最初的3D 设计相比。我们进一步展示了该系统的潜力,利用两个这样的移动机器人协作打印一个尺寸为80厘米x 30厘米的3D 对象,其尺寸超过了通用台式 FDD 3D打印机的局限性。

0
下载
关闭预览

相关内容

3D是英文“Three Dimensions”的简称,中文是指三维、三个维度、三个坐标,即有长、有宽、有高,换句话说,就是立体的,是相对于只有长和宽的平面(2D)而言。
专知会员服务
88+阅读 · 2021年6月29日
专知会员服务
36+阅读 · 2021年6月3日
专知会员服务
87+阅读 · 2021年3月3日
3D目标检测进展综述
专知会员服务
188+阅读 · 2020年4月24日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
57+阅读 · 2019年10月17日
【深度学习视频分析/多模态学习资源大列表】
专知会员服务
91+阅读 · 2019年10月16日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
145+阅读 · 2019年10月12日
机器学习相关资源(框架、库、软件)大列表
专知会员服务
38+阅读 · 2019年10月9日
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
TCN v2 + 3Dconv 运动信息
CreateAMind
4+阅读 · 2019年1月8日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
carla 学习笔记
CreateAMind
9+阅读 · 2018年2月7日
carla 体验效果 及代码
CreateAMind
7+阅读 · 2018年2月3日
【推荐】(TensorFlow)SSD实时手部检测与追踪(附代码)
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年12月5日
[DLdigest-8] 每日一道算法
深度学习每日摘要
4+阅读 · 2017年11月2日
Arxiv
0+阅读 · 2021年7月7日
Arxiv
12+阅读 · 2021年6月21日
Arxiv
6+阅读 · 2018年3月28日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
88+阅读 · 2021年6月29日
专知会员服务
36+阅读 · 2021年6月3日
专知会员服务
87+阅读 · 2021年3月3日
3D目标检测进展综述
专知会员服务
188+阅读 · 2020年4月24日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
57+阅读 · 2019年10月17日
【深度学习视频分析/多模态学习资源大列表】
专知会员服务
91+阅读 · 2019年10月16日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
145+阅读 · 2019年10月12日
机器学习相关资源(框架、库、软件)大列表
专知会员服务
38+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
TCN v2 + 3Dconv 运动信息
CreateAMind
4+阅读 · 2019年1月8日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
carla 学习笔记
CreateAMind
9+阅读 · 2018年2月7日
carla 体验效果 及代码
CreateAMind
7+阅读 · 2018年2月3日
【推荐】(TensorFlow)SSD实时手部检测与追踪(附代码)
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年12月5日
[DLdigest-8] 每日一道算法
深度学习每日摘要
4+阅读 · 2017年11月2日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员