Informacja o cookies

Zgadzam się Nasza strona zapisuje niewielkie pliki tekstowe, nazywane ciasteczkami (ang. cookies) na Twoim urządzeniu w celu lepszego dostosowania treści oraz dla celów statystycznych. Możesz wyłączyć możliwość ich zapisu, zmieniając ustawienia Twojej przeglądarki. Korzystanie z naszej strony bez zmiany ustawień oznacza zgodę na przechowywanie cookies w Twoim urządzeniu.

Publikacje Pracowników Politechniki Lubelskiej

Status:
Autorzy: Sobaszek Łukasz
Dyscypliny:
Aby zobaczyć szczegóły należy się zalogować.
Wersja dokumentu: Drukowana | Elektroniczna
Język: angielski
Strony: 1 - 23
Web of Science® Times Cited: 0
Bazy: Web of Science
Efekt badań statutowych NIE
Materiał konferencyjny: NIE
Publikacja OA: TAK
Licencja:
Sposób udostępnienia: Witryna wydawcy
Wersja tekstu: Ostateczna wersja opublikowana
Czas opublikowania: W momencie opublikowania
Data opublikowania w OA: 5 stycznia 2026
Abstrakty: angielski
Although researchers continue to develop new methods to enhance cobot-based processes, their industrial adoption remains limited by high equipment costs and stringent environmental requirements. To address these challenges, this paper proposes an algorithm for manipulator programming under uncertain conditions. The method incorporates part position prediction in the production system using the Cullen-Frey graph, enabling adaptive modification of the cobot program in response to detected deviations. The effectiveness of the method has been demonstrated through computer-based simulations, which confirmed its robustness and scalability under varying process conditions. Experimental results further show that the application of the proposed method reduces operating time. A key advantage of this solution is that its benefits increase proportionally with the complexity of the process under consideration. The algorithm was also validated using real-world production data, confirming its capability to improve process efficiency in dynamic industrial environments.