Порівняльний аналіз методів планування та координації руху робота-маніпулятора
DOI:
https://doi.org/10.18372/1990-5548.81.18991Ключові слова:
роботи маніпулятори, планування траєкторії, нейронні мережі, динамічне середовище, уникнення зіткнення, інтелектуальні системи управління, автоматизовані процеси, адаптація в режимі реального часу, сценарії виробництваАнотація
У статті представлено порівняльний аналіз двох передових методів планування та координації руху роботів-маніпуляторів у динамічних середовищах: підхід на основі нейронних мереж для вирішення динамічних сценаріїв та алгоритм швидкого дослідження випадкових дерев. Дослідження спрямоване на покращення планування траєкторії роботів-маніпуляторів шляхом використання сильних сторін інтелектуальних систем. Метод на основі нейронних мереж призначений для сприйняття навколишнього середовища, створення точних команд управління та адаптації до мінливих умов у режимі реального часу. Описано процеси, пов’язані з аналізом навколишнього середовища, уникненням зіткнень і генерацією керуючого сигналу для приводів, з наголосом на архітектурі нейронної мережі, розробленій для цих завдань. Результати демонструють, що нейромережевий підхід пропонує значні покращення в адаптованості та ефективності, забезпечуючи надійне рішення для оптимізації автоматизованих процесів у динамічних виробничих середовищах.
Посилання
A. V. Duka, “Neural Network based Inverse Kinematics Solution for Trajectory Tracking of a Robotic Arm,” Procedia Technol, 12, 20–27, 2014. https://doi.org/10.1016/j.protcy.2013.12.451
D. G. Arseniev, L. Overmeyer, H. Kälviäinen, and B. Katalinić, Cyber-Physical Systems and Control, Springer: Berlin/Heidelberg, Germany, 2019. https://doi.org/10.1007/978-3-030-34983-7
S. Islam, and X. P. Liu, “Robust Sliding Mode Control for Robot Manipulators,” IEEE Trans. Ind. Electron, 58, 2011, 2444–2453. https://doi.org/10.1109/TIE.2010.2062472
M. J. Yazdanpanah and G. Karimian Khosrowshahi, Robust Control of Mobile Robots Using the Computed Torque Plus H∞ Compensation Method. Available online: https://www.sciencegate.app/document/10.1109/cdc.2003.1273069
V. M. Sineglazov and V. P. Khotsyanovsky, “Adaptive Control of Manipulator Robots in a Dynamic Environment Using Neural Networks,” Electronics and Control Systems, no 2(80), pp. 36–42, 2024. https://doi.org/10.18372/1990-5548.79.18441
V. M. Sineglazov and V. P. Khotsyanovsky, “Method of Planning and Coordination of Robot Movement Using Neural Networks for Solution of Dynamic Production Scenarios,” Electronics and Control Systems, no. 1(79), pp. 48–53, 2024. https://doi.org/10.18372/1990-5548.80.18682
C. C. Wong, C. J. Chen, K. Y. Wong, and H. M. Feng, “Implementation of a Real-Time Object Pick-and-Place System Based on a Changing Strategy for Rapidly-Exploring Random Tree,” Sensors, 23(10), 4814, 2023. https://doi.org/10.3390/s23104814
J. G. Kang, & J. W. Jung, Post triangular rewiring method for shorter RRT robot path planning, 2021. arXiv preprint arXiv:2107.05344. https://doi.org/10.5391/IJFIS.2021.21.3.213
J. Yu, M. Wu, J. Ji, & W. Yang, “Neural network-based region tracking control for a flexible-joint robot manipulator,” Journal of Computational and Nonlinear Dynamics, 19(2), article number 021003, 2023. https://doi.org/10.1115/1.4064201
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Authors who publish with this journal agree to the following terms:
Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.
Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.
Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).
