📄Работа №144103
Тема: Планирование пути манипуляционного робота в среде с препятствиями.
Характеристики работы
Тип работы
Дипломные работы, ВКР
Предмет
Прикладная информатика
Объем:
24 листов
Год:
2018
Просмотров:
152
4700
руб.
🛒 Купить работу
Не подходит эта работа?
Закажите новую по вашим требованиям
Узнать цену на написание
Закажите новую по вашим требованиям
Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
Настоящий учебно-методический информационный материал размещён в ознакомительных и исследовательских целях и представляет собой пример учебного исследования. Не является готовым научным трудом и требует самостоятельной переработки.
📋 Содержание
Только Word
Введение 3
Постановка задачи 4
Обзор литературы 5
Глава 1. Основные свойства рабочего пространства и манипуляционного робота 7
1.1 Математическая модель двухзвенного манипуляционного робота 7
1.2 Обозначения для объектов в рабочем пространстве 8
1.3 Операторы 10
1.4 Предположения для упрощения 11
Глава 2. Алгоритм планирования 13
2.1 Проблемы прямого планирования 13
2.2 Обзор алгоритма 14
2.3 Выборка движения 16
Глава 3. Результаты программной реализации 19
Выводы 22
Заключение 23
Список литературы 24
Введение 3
Постановка задачи 4
Обзор литературы 5
Глава 1. Основные свойства рабочего пространства и манипуляционного робота 7
1.1 Математическая модель двухзвенного манипуляционного робота 7
1.2 Обозначения для объектов в рабочем пространстве 8
1.3 Операторы 10
1.4 Предположения для упрощения 11
Глава 2. Алгоритм планирования 13
2.1 Проблемы прямого планирования 13
2.2 Обзор алгоритма 14
2.3 Выборка движения 16
Глава 3. Результаты программной реализации 19
Выводы 22
Заключение 23
Список литературы 24
📖 Аннотация
Работа посвящена исследованию методов планирования пути для манипуляционного робота в детерминированной среде, содержащей как статические, так и перемещаемые препятствия. Актуальность задачи обусловлена потребностью в создании автономных систем, способных функционировать в агрессивных или недоступных для человека средах, таких как космическое пространство или зоны радиоактивного заражения, где требуется самостоятельное принятие решений для выполнения сложных операций. В рамках исследования разработан алгоритм, интегрирующий методы выборки конфигураций для построения траектории и операторы манипулирования объектами, что позволяет роботу не только обходить, но и устранять препятствия на пути к целевой точке. Реализация алгоритма проверена на математической модели двухзвенного манипулятора, подтвердив его работоспособность в условиях заданных ограничений. Полученные результаты имеют практическую значимость для разработки систем автономной навигации промышленных и сервисных роботов, а также для робототехнических комплексов, применяемых в экстремальных условиях. Теоретической основой послужили работы, посвященные планированию в изменяемых средах, такие как исследования Dogar M.R. и Srinivasa S.S. по манипулированию объектами, а также Sucan I.A. и соавторов, касающиеся библиотек планирования движения. Разработанный подход способствует минимизации временных затрат на планирование и является шагом к созданию полноценно автономных многофункциональных робототехнических систем.
📖 Введение
Необходимость развития систем автоматизации роботов, функционирующих в условиях агрессивной среды (например, космос, океан, радиоактивно и химически загрязнённые зоны), возрастает в таких областях, как робототехника, авиация, ракетно-космическая техника и т.п.
От роботов требуются возможность исполнения сложных технических задач и самостоятельного оперирования и принятия, относящихся к конкретной задаче, решений по её исполнению. В особенности, в процессах, когда человек не управляет роботом напрямую, важна задача навигации, планирования движения.
Рассматриваемая в данной работе задача актуальна в связи с растущим спросом автоматизации процессов производства, сервиса и других возможных сфер применения. В частности, предлагается реализация автоматизирования процесса навигации внутри детерминированной (каждое следующее состояние среды полностью определяется текущим состоянием и действием, выполненным агентом) среды с неподвижными объектами, и объектами, доступными для перемещения самим роботом (здесь и далее под средой будем понимать плоскость с наложенными и заранее известными ограничениями). Алгоритм планирования должен самостоятельно определить необходимую траекторию, а также устранить препятствия на пути достижения целевого состояния на рабочей поверхности.
От роботов требуются возможность исполнения сложных технических задач и самостоятельного оперирования и принятия, относящихся к конкретной задаче, решений по её исполнению. В особенности, в процессах, когда человек не управляет роботом напрямую, важна задача навигации, планирования движения.
Рассматриваемая в данной работе задача актуальна в связи с растущим спросом автоматизации процессов производства, сервиса и других возможных сфер применения. В частности, предлагается реализация автоматизирования процесса навигации внутри детерминированной (каждое следующее состояние среды полностью определяется текущим состоянием и действием, выполненным агентом) среды с неподвижными объектами, и объектами, доступными для перемещения самим роботом (здесь и далее под средой будем понимать плоскость с наложенными и заранее известными ограничениями). Алгоритм планирования должен самостоятельно определить необходимую траекторию, а также устранить препятствия на пути достижения целевого состояния на рабочей поверхности.
✅ Заключение
Алгоритмы машинного обучения всё шире применяются в задачах автоматизации, показывая значительные результаты как на математических, так и на реальных моделях, повышая точность и качество исполнения. Складывается тенденция всё большего вовлечения автоматизированных роботов как в производственные, так и в сервисные процессы, обуславливающая меньшие затраты и риски, связанные с участием человека.
Дальнейшие разработки и оптимизация методов, с помощью которых робот может действовать независимо в режиме реального времени, с минимальными затратами на планирование и принятие решений – действительно актуальные задачи. Работа в данной области – одно из важнейших направлений, ведущих к реализации полноценно автономных и многофункциональных аппаратов, безусловно повышающих уровень качества жизни их создателей.
Дальнейшие разработки и оптимизация методов, с помощью которых робот может действовать независимо в режиме реального времени, с минимальными затратами на планирование и принятие решений – действительно актуальные задачи. Работа в данной области – одно из важнейших направлений, ведущих к реализации полноценно автономных и многофункциональных аппаратов, безусловно повышающих уровень качества жизни их создателей.
ИЛИ
Поиск аналога
📕 Список литературы
🖼 Скриншоты
🛒 Оформить заказ
⚡ Работу высылаем в течении 5 минут после оплаты.