Разработка и исследование алгоритмов интеллектуального управления роботами
|
Введение 7
1. Описание объекта управления 8
1.1 Робот во внешней среде 8
1.2 Робот-манипулятор типа PUMA 10
1.3 Общие технические характеристики манипулятора PUMA-600 11
2. Управление одним сочленением 14
2.1 Позиционная система управления одним сочленением 14
2.2 Планирование траектории 22
2.3 ПД-регулятор 30
2.4 Нечеткий регулятор 33
2.5 Регулятор на основе однослойной нейронной сети 41
2.6 Генетический регулятор 48
2.7 Результаты работы 53
3. Управление многозвенным манипулятором 54
3.1 Кинематика манипулятора 54
3.2 Решение прямой задачи 58
3.3 Решение обратной задачи 61
3.4 Учет статической позиционной погрешности и ее компенсация 66
3.5 Позиционная система управления многозвенным манипулятором 68
4. Второй уровень управления 78
4.1 Анализ и обработка изображения 78
4.2 Распознание объектов 83
4.3 Геометрические преобразования 89
4.4 Планирование траектории 91
5. Технико-экономическое обоснование 95
5.1 Расчет затрат на оборудование и программное обеспечение 95
5.2 Затраты на аренду помещения 96
5.3 Затраты на электроэнергию 97
5.4 Затраты на амортизацию оборудования 97
5.5 Расчет заработной платы 98
5.6 Смета затрат на разработку системы управления 100
6. Безопасность проекта 101
6.1 Требования к производственному помещению 101
6.2 Эргономические требования к рабочему месту 104
6.3 Режим труда 105
6.4 Расчет освещенности 106
6.5 Расчет допустимого шума 107
Заключение 109
Список используемых источников 110
1. Описание объекта управления 8
1.1 Робот во внешней среде 8
1.2 Робот-манипулятор типа PUMA 10
1.3 Общие технические характеристики манипулятора PUMA-600 11
2. Управление одним сочленением 14
2.1 Позиционная система управления одним сочленением 14
2.2 Планирование траектории 22
2.3 ПД-регулятор 30
2.4 Нечеткий регулятор 33
2.5 Регулятор на основе однослойной нейронной сети 41
2.6 Генетический регулятор 48
2.7 Результаты работы 53
3. Управление многозвенным манипулятором 54
3.1 Кинематика манипулятора 54
3.2 Решение прямой задачи 58
3.3 Решение обратной задачи 61
3.4 Учет статической позиционной погрешности и ее компенсация 66
3.5 Позиционная система управления многозвенным манипулятором 68
4. Второй уровень управления 78
4.1 Анализ и обработка изображения 78
4.2 Распознание объектов 83
4.3 Геометрические преобразования 89
4.4 Планирование траектории 91
5. Технико-экономическое обоснование 95
5.1 Расчет затрат на оборудование и программное обеспечение 95
5.2 Затраты на аренду помещения 96
5.3 Затраты на электроэнергию 97
5.4 Затраты на амортизацию оборудования 97
5.5 Расчет заработной платы 98
5.6 Смета затрат на разработку системы управления 100
6. Безопасность проекта 101
6.1 Требования к производственному помещению 101
6.2 Эргономические требования к рабочему месту 104
6.3 Режим труда 105
6.4 Расчет освещенности 106
6.5 Расчет допустимого шума 107
Заключение 109
Список используемых источников 110
Интеллектуальное управление - это совокупность методов искусственного интеллекта для управления различными физическими, в частности техническими объектами. Задачей такой системы управления является имитация человеческих действий. Интеллектуальное управление охватывает различные сферы деятельности, будь то военная промышленность или повседневная бытовая жизнь. Безусловно, что в области робототехники, интеллектуальное управление занимает важное место. Это обусловлено, прежде всего, потребностью в самостоятельности принятий решений робота, автономной работе, а также постоянной его адаптации к изменяющимся условиям среды.
Современные интеллектуальные методы исключают человеческий фактор в системе «человек - робот» и позволяют последнему самостоятельно решать задачи любого уровня сложности. Конечно, с повышением сложности, возрастают и требования к робототехническим системам. Чтобы решить такую проблему, необходимо разработать базу алгоритмов, моделей и правил, на основе которых система будет жизнеспособна, а также будет соответствовать требуемым параметрам качества.
Почему интеллектуальные методы настолько актуальны сегодня? Интеллектуальное управление позволяет роботу выполнять действия в условиях неопределенности, когда внешние воздействия имеют случайный характер. Под такими внешними воздействиями принято понимать случайное изменение цели робота, случайное изменение во внешней среде или же изменения самого робота. Случайность требует от робота наличие иерархической системы управления и сложной динамической структуры.
В свою очередь иерархическая система должна обладать высокой интеллектуальностью, способной в полной мере анализировать получаемую информацию об окружающей среде. На базе получаемых знаний должна быть создан такой алгоритм действий, при котором будет возможна быстрая адаптация к изменениям окружающей среды, а также будет сформирована рациональная последовательность действий.
Принципиальной особенностью в построении сложных динамических структур является их модульность, которая увеличивает функциональность и адаптивность такой системы. Важно понимать, что в случае сложной динамической структуры системы, повышаются требования к интеллектуальной составляющей системы. И в некоторых случаях понадобиться использовать несколько методов интеллектуального управления. Такие системы называются гибридными.
Например, свое место нашла любопытная связка нечеткой логики и мягких квантовых вычислений, позволяющая осуществлять «мгновенную» самоорганизацию баз знаний на основе однотипных нечетких регуляторов.
Современные интеллектуальные методы исключают человеческий фактор в системе «человек - робот» и позволяют последнему самостоятельно решать задачи любого уровня сложности. Конечно, с повышением сложности, возрастают и требования к робототехническим системам. Чтобы решить такую проблему, необходимо разработать базу алгоритмов, моделей и правил, на основе которых система будет жизнеспособна, а также будет соответствовать требуемым параметрам качества.
Почему интеллектуальные методы настолько актуальны сегодня? Интеллектуальное управление позволяет роботу выполнять действия в условиях неопределенности, когда внешние воздействия имеют случайный характер. Под такими внешними воздействиями принято понимать случайное изменение цели робота, случайное изменение во внешней среде или же изменения самого робота. Случайность требует от робота наличие иерархической системы управления и сложной динамической структуры.
В свою очередь иерархическая система должна обладать высокой интеллектуальностью, способной в полной мере анализировать получаемую информацию об окружающей среде. На базе получаемых знаний должна быть создан такой алгоритм действий, при котором будет возможна быстрая адаптация к изменениям окружающей среды, а также будет сформирована рациональная последовательность действий.
Принципиальной особенностью в построении сложных динамических структур является их модульность, которая увеличивает функциональность и адаптивность такой системы. Важно понимать, что в случае сложной динамической структуры системы, повышаются требования к интеллектуальной составляющей системы. И в некоторых случаях понадобиться использовать несколько методов интеллектуального управления. Такие системы называются гибридными.
Например, свое место нашла любопытная связка нечеткой логики и мягких квантовых вычислений, позволяющая осуществлять «мгновенную» самоорганизацию баз знаний на основе однотипных нечетких регуляторов.
В данной выпускной квалификационной работе рассмотрены разные позиционные системы управления. Были синтезированы модели системы управления для одного сочленения, а также динамическая модель многозвенного манипулятора.
Для улучшения функционирования позиционной системы управления одним сочленением, были рассмотренные интеллектуальные методы регулирования: нечеткая логика, искусственная нейронная сеть и генетический алгоритм.
В работе также рассматривалась кинематическая структура манипулятора, были решены прямая и обратная задачи. Для решения обратной задачи был использован адаптивный метод Нелдера-Мида.
В ходе работы был разработан второй уровень управления. При создании интеллектуальной системы управления были задействованы такие разделы робототехники как техническое зрение, искусственная нейронная сеть и графоаналитический метод планирования траектории.
При анализе изображения были рассмотрены основные методы обработки снимка, морфология изображения. Была создана и обучена многослойная нейронная сеть для распознания цвета объекта. С помощью алгоритма Дейкстры был сформирован набор точек, который необходим для построения траектории движения манипулятора.
Совместив воедино все полученные результаты, была разработана интеллектуальная система управления для манипулятора. Такая система позволяет роботу самому, без участия человека, находить цели и принимать решения самостоятельно.
Для улучшения функционирования позиционной системы управления одним сочленением, были рассмотренные интеллектуальные методы регулирования: нечеткая логика, искусственная нейронная сеть и генетический алгоритм.
В работе также рассматривалась кинематическая структура манипулятора, были решены прямая и обратная задачи. Для решения обратной задачи был использован адаптивный метод Нелдера-Мида.
В ходе работы был разработан второй уровень управления. При создании интеллектуальной системы управления были задействованы такие разделы робототехники как техническое зрение, искусственная нейронная сеть и графоаналитический метод планирования траектории.
При анализе изображения были рассмотрены основные методы обработки снимка, морфология изображения. Была создана и обучена многослойная нейронная сеть для распознания цвета объекта. С помощью алгоритма Дейкстры был сформирован набор точек, который необходим для построения траектории движения манипулятора.
Совместив воедино все полученные результаты, была разработана интеллектуальная система управления для манипулятора. Такая система позволяет роботу самому, без участия человека, находить цели и принимать решения самостоятельно.
Подобные работы
- Интеллектуальное управление мобильным роботом
Бакалаврская работа, информатика. Язык работы: Русский. Цена: 5900 р. Год сдачи: 2018 - Модели и средства управления мобильным роботом
Магистерская диссертация, информационные системы. Язык работы: Русский. Цена: 4800 р. Год сдачи: 2018 - Управление манипуляционным роботом
Бакалаврская работа, автоматика и управление. Язык работы: Русский. Цена: 4900 р. Год сдачи: 2017 - Интеллектуальное управление рабочим органом асфальтоукладчика
Магистерская диссертация, информационные системы. Язык работы: Русский. Цена: 5700 р. Год сдачи: 2016 - Совершенствование методов управления промышленной безопасностью на магистральных нефтепроводах (на примере участка трубопровода «Грушовая-Шесхарис» ПАО «Черномортранснефть»)
Магистерская диссертация, техносферная безопасность. Язык работы: Русский. Цена: 4960 р. Год сдачи: 2018 - Разработка системы управления проектными рисками с использованием мультиагентных технологий для виртуальных компаний
Магистерская диссертация, информатика. Язык работы: Русский. Цена: 4915 р. Год сдачи: 2019 - Разработка системы мониторинга внутренней деятельности аэропорта с применением мультиагентных технологий
Магистерская диссертация, информатика. Язык работы: Русский. Цена: 4820 р. Год сдачи: 2019 - Исследование дельта-параллельного робота
Бакалаврская работа, механика. Язык работы: Русский. Цена: 4900 р. Год сдачи: 2016 - РАЗРАБОТКА ИНФОРМАЦИОННО-УПРАВЛЯЮЩЕЙ СИСТЕМЫ ДЛЯ ГРУППЫ АВТОНОМНЫХ ПОДВОДНЫХ АППАРАТОВ
Магистерская диссертация, механика. Язык работы: Русский. Цена: 4970 р. Год сдачи: 2018