Гибридные нейроаналитические технологии в управлении движением многозвенных механизмов

Решена задача синтеза унифицированной системы управления движением стационарных многозвенных манипуляционных механизмов с последовательной кинематической цепью. Разработана система управления, которая обеспечивает решение прямой и обратной задач кинематики многозвенного манипуляционного механизма в реальном времени. В качестве основного предложения выступает гибридный метод решения обратной задач кинематики, основанный на синергетической интеграции аппарата нечетких нейронных сетей и классических итерационных численных методов, что гарантирует достижение заданной точности позиционирования в строгих временных рамках. Продемонстрирована принципиальная возможность адаптации алгоритмического программного обеспечения и архитектуры системы управления в целом для ее применения к манипуляторам различной кинематической конфигурации многозвенных механизмов. Модификация итерационного алгоритма уточнения решения обратной задачи кинематики в окрестности приближенных значений, генерируемых нечеткой нейронной сетью, позволяет существенно повысить вычислительную производительность при сохранении контроля над точностью. Архитектура системы управления предусматривает декомпозицию на иерархические уровни: выделение подсистемы низкоуровневого управления исполнительными устройствами (сервоприводами, энкодерами и др.) в независимый контур, что повышает надежность и безопасность эксплуатации манипулятора.
EDN: OHHUVX, https://elibrary/ohhuvx

Литература

[1] Артоболевский И.И. Теория механизмов и машин. Москва, Альянс, 2011. 639 с.

[2] Зенкевич С.Л., Ющенко А.С. Основы управления манипуляционными роботами. Москва, Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2004. 480 с.

[3] Коловский М.З., Евграфов А.Н., Семенов Ю.А. и др. Теория механизмов и машин. Москва, Academia, 2006. 557 с.

[4] Черноусько Ф.Л., Болотник Н.Н., Градецкий В.Г. Манипуляционные роботы. Москва, Наука, 1989. 363 с.

[5] Юревич Е.И. Основы робототехники. Санкт-Петербург, БХВ-Петербург, 2010. 359 с.

[6] Denavit J., Hartenberg R.S. Kinematic synthesis of linkages. McGraw-Hill, 1964. 435 p.

[7] Uicker J.J., Denavit J., Hartenberg R.S. An iterative method for the displacement analysis of spatial mechanisms. J. Appl. Mech., 1964, vol. 31, no. 2, pp. 309–314, doi: https://doi.org/10.1115/1.3629602

[8] Park F.C., Kim J.W. Manipulability and singularity analysis of multiple robot systems: a geometric approach. IEEE Int. Conf. on Robotics and Automation, 1998, vol. 2, pp. 1032–1037, doi: https://doi.org/10.1109/ROBOT.1998.677224

[9] Park F.C. A coordinate-free description of robot dynamics. IEEE Int. Conf. on Robotics and Automation, 1997, vol. 3, pp. 2282–2287, doi: https://doi.org/10.1109/ROBOT.1997.619302

[10] Park F.C. Optimal robot design and differential geometry. J. Mech. Des., 1995, vol. 117, no. B, pp. 87–92, doi: https://doi.org/10.1115/1.2836475

[11] Park F.C. Computational aspects of the product-of-exponentials formula for robot kinematics. IEEE Trans. Automat. Contr., 1994, vol. 39, no. 3, pp. 643–647, doi: https://doi.org/10.1109/9.280779

[12] Lee H.-Y., Roth B. A closed-form solution of the forward displacement analysis of a class of in-parallel mechanisms. IEEE Int. Conf. on Robotics and Automation, 1993, vol. 1, pp. 720–724, doi: https://doi.org/10.1109/ROBOT.1993.292063

[13] Lee H.-Y., Lin W., Duffy J. A method for forward displacement analysis of in-parallel platform mechanisms. Mechatronics, 1993, vol. 3, no. 5, pp. 659–669, doi: https://doi.org/10.1016/0957-4158(93)90030-6

[14] Lee H.-Y., Reinholtz C.F. Inverse kinematics of serial-chain manipulators. J. Mech. Des., 1996, vol. 118, no. 3, pp. 396–404, doi: https://doi.org/10.1115/1.2826899

[15] Tsai L.-W., Morgan A.P. Solving the kinematics of the most general six- and five-degree-of-freedom manipulators by continuation methods. J. Mech., Trans., and Automation, 1985, vol. 107, no. 2, pp. 189–200, doi: https://doi.org/10.1115/1.3258708

[16] Pieper D.L. The kinematics of manipulators under computer control. Stanford University, 1968. 157 p.

[17] Макаров И.М., Лохин В.М., ред. Интеллектуальные системы автоматического управления. Москва, Физматлит, 2001. 576 с.

[18] Макаров И.М., ред. Искусственный интеллект и интеллектуальные системы управления. Москва, Наука, 2006. 332 с.

[19] Guez A., Eilbert J.L., Kam M. Neural network architecture for control. IEEE Control Syst. Mag., 1988, vol. 8, no. 2, pp. 22–25, doi: https://doi.org/10.1109/37.1869

[20] Guez A., Ahmad Z. Accelerated convergence in the inverse kinematics via multilayer feedforward networks. Int. Joint Conf. on Neural Networks, 1989, vol. 2, pp. 341–344, doi: https://doi.org/10.1109/IJCNN.1989.118720

[21] Hashimoto H. et al. Self-organizing visual servo system based on neural networks. IEEE Control Syst., 1992, vol. 12, no. 2, pp. 31–36, doi: https://doi.org/10.1109/37.126850

[22] Morris A.S., Mansor A. Finding the inverse kinematics of manipulator arm using artificial neural network with lookup table. Robotica, 1997, vol. 15, no. 6, pp. 617–625, doi: https://doi.org/10.1017/S026357479700074X

[23] Manjaree S., Agarwal V., Nakra B.C. Kinematic analysis using neuro-fuzzy intelligent technique for robotic manipulator. IJERT, 2013, vol. 6, no. 4, pp. 557–562.

[24] Kosko B. Fuzzy systems as universal approximators. IEEE Trans. Comput., 1994, vol. 43, no. 11, pp. 1329–1333, doi: https://doi.org/10.1109/12.324566

[25] Jha P. Inverse kinematic analysis of robot manipulators. PhD thesis. National Institute of Technology Rourkela, 2015. 336 p.

[26] Jha P. Inverse kinematic solution of 5R manipulator using ANN and ANFIS. IJRA, 2016, vol. 4, no. 2, pp. 109–123, doi: http://doi.org/10.11591/ijra.v4i2.pp109-123

[27] Park J.-K. Inverse kinematics based on fuzzy logic and neural networks for the WAM-titan II teleoperation system. Master’s Thesis. University of Tennessee, 2007. 122 p.