Тип работы:
Предмет:
Язык работы:


Реализация интеллектуальной системы решения обратных задач кинематики робота манипулятора с избыточным числом степеней свободы

Работа №152694

Тип работы

Магистерская диссертация

Предмет

информатика

Объем работы72
Год сдачи2024
Стоимость4400 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено
17
Не подходит работа?

Узнай цену на написание


Аннотация 2
Введение 6
1. Обзор литературы 8
2. Постановка задачи 10
3.Решение задачи кинематики 11
3.1. Аналитический метод. 11
3.1.1 Прямая кинематика 11
3.1.2 Обратная кинематика 12
3.2. Численный метод. 18
3.3. Метод на основе искусственного интеллекта. 18
3.3.3. Алгоритм, основанный на использовании метода отжига. 22
4. Планирование движения инструмента робота-манипулятора в среде с препятствиями. 24
4.1. Метод потенциальных полей. 24
4.2. Алгоритмы поиска пути на графе. 26
4.3. Алгоритмы поиска пути на основе методов искусственного интеллекта (семейство алгоритвов RRT) 29
4.4. Обнаружение препятствий и проверка на отсутствие пересечений. 33
4.5. Планирование траектории инструмента робота манипулятора 33
5.Управление движением робота-манипулятора. 38
5.1. Разработка алгоритмов управления и реализация методов. 39
5.2 Планирование траектории робота в пространстве координат инструмента 40
5.3 Обеспечение режима разгон-торможение. 42
5.4. Управляемое движение робота-манипулятора 50
Заключение 51






Интеллектуальная система управления роботом-манипулятором (ИСУРМ) представляет собой комплекс программных и аппаратных средств, разработанных для автономного выполнения задач манипулятором. Она состоит из взаимосвязанных модулей, каждый из которых реализует специализированные функции.
Сегодня в сфере робототехники ключевую роль играют интеллектуальные системы управления роботом-манипулятором. Они обеспечивают эффективное взаимодействие роботов с окружающей средой, позволяют выполнять сложные задачи и избегать столкновений с препятствиями.
В данной работе представлена структура интеллектуальной системы управления роботом-манипулятором, включающая решение задачи обратной кинематики, планирование движения в среде с препятствиями, проверку условий отсутствия пересечений с объектами внешней среды, а также непосредственное управление роботом-манипулятором.
Разработка систем управления многозвенными роботами-манипуляторами является важной частью современной теории автоматического управления. Высокий спрос на подобные системы со стороны промышленности подтверждает их значимость. Манипуляционные роботы, несмотря на свою стоимость, обладают гибкой конфигурируемостью и способны выполнять широкий круг задач, включая те, которые ранее мог выполнять только человек. Возможность перенастройки позволяет использовать роботы-манипуляторы в течение длительного времени, экономя средства на закупке нового оборудования.
Малые предприятия заинтересованы в манипуляционных устройствах малого размера, так как они доступны по стоимости и могут быть размещены в небольших помещениях. Эти роботы способны выполнять технологические операции мелкосерийного производства и быстро перенастраиваться для производства новой продукции. Их использование также снижает количество работников, что снижает затраты и риски, связанные с человеческим фактором.
Задачи планирования траектории движения являются важным аспектом робототехники. Существует множество алгоритмов для решения этих задач, различающихся по целям и методам достижения. Планирование траектории движения включает как поиск пути для робота, так и оптимизацию его движения по этому пути.


Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь в написании работ!


В заключении можно заметить, что для достижения оптимальных результатов необходимо разработать и интегрировать эффективные алгоритмы и методы в каждом из направлений решения задачи реализации интеллектуальной системы управления роботом-манипулятором.Развитие методов и алгоритмов управления роботами-манипуляторами играет ключевую роль в повышении производительности и эффективности промышленных процессов. Современные подходы включают в себя использование различных методов и технологий, таких как численные методы, методы оптимизации, машинное обучение и компьютерное зрение, что позволяет решать сложные задачи управления движением с высокой точностью и скоростью.
Результатами работы являются:
1. Представлены решения прямой и обратной задачи кинематики о положении робота KUKA. В приложении 1 представлены реализованные функции кода программы решения данных задач.
2. Реализация алгоритма поиска пути движения инструмента робота-манипулятора в среде с препятствиями. В приложении 2 представлены реализованные функции кода программы решения данной задачи.
3. Реализация алгоритма планирования движения инструмента робота-манипулятора в среде с препятствиями при обеспечении режима разгон-торможение. В приложении 3 представлены реализованные функции кода программы решения данной задачи.
4. Предложенасхема управляемого движения роботом-манипулятором с заданной избыточной кинематической.
Также при выполнении работы была опубликована статья: Обада М.Х., Шиманчук Д.В. Использование метода отжига для решения обратной задачи о положении робота-манипулятора (2023). Эта статья была написана с сотрудничестве с руководителем, в ней рассматривается решение обратной задачи о перемещении роботов, где знание значений каждого двигателя в роботизированной системе помогает достичь определенного конечного положения многозвенного механизма. Эта задача считается одной из самых сложных в области робототехники. Используется алгоритм отжига для избыточных механизмов, и предполагается, что этот новый метод может сократить время расчета и снизить энергопотребление исполнительных механизмов. В приложении 4 представлен код программы решения обратной задачи для робота-манипулятора с числом степеней свободы равном 7.




1. Gan J.Q., Oyama E., Rosales E.M. and Hu, H. A complete analytical solution to the inverse kinematics of the Pioneer 2 robotic arm, Robotica, Cambridge University Press. 23(2005): pp. 123–129.

2. S. Asif, and P. Webb, “Kinematics Analysis of 6-DoF Articulated Robot with Spherical Wrist”, Hindawi Mathematical Problems in Engineering Volume 2021, Article ID 6647035, 11 pages, 2020. [Online] Available: https://doi.org/10.1155/2021/6647035 [Accessed: May 7, 2022]

3. Обада М.Х., Шиманчук Д.В. Использование метода отжига для решения обратной задачи о положении робота-манипулятора (2023).

4. Petrinec K, Kovacic Z (2007) Trajectory planning algorithm based on the continuity of jerk. In: Proceedings of the 2007 Mediterranean conference on control and automation, pp 1–5

5. Valero, V. Mata and A. Besa, "Trajectory Planning in Workspaces with Obstacles Taking into Account the Dynamic Robot Behaviour", Mechanism and Machine Theory, 2005.

6. Carlos Faria Wolfram Erlhagen Flora Ferreira Sergio Monteiro. Position based kinematicsfor 7-dof serial manipulators with global configuration control, joint limit andsingularity avoidance. Technical report, 2018.

7. H. Seraji K. Kreutz-Delgado, M. Long. Kinematic analysis of 7 dof anthropomorphicarms. Technical report, 1990.

8. Giresh K. Singh and Jonathan Claassens. An analytical solution for the inverse kinematics of a redundant 7dof manipulator with link offsets. Technical report, 2010.


9. Jochen Steil Weihui Liu, Diansheng Chen. Analytical inverse kinematics solver foranthropomorphic 7-dof redundant manipulators with human-like configuration constraints.Technical report, 2016.

10. M. Dahari, J. D. Tan, “Forward and Inverse Kinematics Model for Robotic Welding Process Using KR-16KS KUKA Robot”, 2011 4th International Conference on Modeling, Simulation and Applied Optimization, IEEE, ICMSAO 2011, DOI: 10.1109/ICMSAO.2011.5775598, 2011.


11. Lombai F., Szederkenyi G. (2009). Throwing motion generation using nonlinear optimization on a 6-degree-of-freedom robot manipulator, Proceedings of the 2009 IEEE InternationalConference on Mechatronics, pp. 1-6.

12. A. Pandey and D. R. Parhi, “Optimum path planning of mobile robot in unknown static and dynamic environments using fuzzy-wind driven optimization algorithm,” Defence Technol., vol. 13, no. 1, pp. 47–58,2017.

13. M. A. Hossain and I. Ferdous, “Autonomous robot path planning indynamic environment using a new optimization technique inspired bybacterial foraging technique,” Robot. Auton. Syst., vol. 64, pp. 137–141,2015.

14. Петров В.В., Кривошеин И.В. Методы расчета конструкций из нелинейно-деформируемого материала. Москва: АСВ, 2008. 208 с.

15. Ren Z. W., Zhu Q. G., Xiong, R. Trajectory planning of 7-DOF humanoid manipulator under rapid and continuous reaction and obstacle avoidance environment. Zidonghua Xuebao/Acta Automatica Sinica, 2015, vol. 41, no. 6, pp.
...
21 источник


Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.




©2024 Cервис помощи студентам в выполнении работ