Розробка методики застосування кинематичної та імітаційної моделі для робота InMoov
DOI:
https://doi.org/10.15587/1729-4061.2022.261039Ключові слова:
робот InMoov, кінематика маніпулятора, ітераційний алгоритм, середньоквадратична помилка PythonАнотація
У цій роботі досліджується прямий та інверсний кінематичний аналіз обох маніпуляторів на основі аналітичного та інформаційного уявлення. Результати дослідження будуть використані для забезпечення функціоналу жестикуляції роботом мовою жестів як казахською, так і іншими мовами, що використовуються в освітніх системах, особливо в дитячих установах і суспільствах глухих. Досліджено та побудовано імітаційну модель руху рук робота в робочому просторі. Розроблена модель буде надалі реалізована та використана як математичне та інформаційне забезпечення створюваного робота. Розроблена бібліотека містить реалізації алгоритмів прямої кінематики та ітераційних алгоритмів зворотної кінематики.
Робот InMoov — платформа, що широко використовується в дослідницьких завданнях, підтримувана пакетом MyRobotLab. Досліджено пряму кінематичну модель для лівої та правої руки робота. На основі мови програмування Python розрахований робочий простір для роботів-маніпуляторів, з використанням бібліотеки matpilotlib розроблено алгоритм методу ітерацій для знаходження ймовірного шляху руху роботів-маніпуляторів у просторі. Запропоновано модель структурованої штучної нейронної мережі (ШНМ), яка використовується для вирішення зворотної кінематики робота InMoov із шістьма ступенями свободи (4-ступеня свободи). Модель ШНМ, що застосовується, являє собою багатошарову персептронну нейронну мережу, в якій застосовується правило навчання типу Адама-градієнтного диска. Для вирішення цієї проблеми було вивчено завдання пошуку найкращої конфігурації ШНМ. Встановлено, що мінімальну середньоквадратичну помилку дає багатошарова нейронна мережа парсептрон. Аналіз коефіцієнтів регресії, який показує збіг всіх комунікаційних змінних на 95,6 %, прийнятний для отримання інверсної кінематики робота InMoov.
Посилання
- Denavit, J., Hartenberg, R. S. (1955). A Kinematic Notation for Lower-Pair Mechanisms Based on Matrices. Journal of Applied Mechanics, 22 (2), 215–221. doi: https://doi.org/10.1115/1.4011045
- Yang, C., Ma, H., Fu, M. (2016). Robot Kinematics and Dynamics Modeling. Advanced Technologies in Modern Robotic Applications, 27–48. doi: https://doi.org/10.1007/978-981-10-0830-6_2
- Smith, A., Yang, C., Li, C., Ma, H., Zhao, L. (2016). Development of a dynamics model for the Baxter robot. 2016 IEEE International Conference on Mechatronics and Automation. doi: https://doi.org/10.1109/icma.2016.7558740
- Gouaillier, D., Hugel, V., Blazevic, P., Kilner, C., Monceaux, J., Lafourcade, P. et. al. (2009). Mechatronic design of NAO humanoid. 2009 IEEE International Conference on Robotics and Automation. doi: https://doi.org/10.1109/robot.2009.5152516
- Williams, R. L. (2012). DARwIn-OP Humanoid Robot Kinematics. Volume 4: 36th Mechanisms and Robotics Conference, Parts A and B. doi: https://doi.org/10.1115/detc2012-70265
- Todd, D. J. (1985). Walking Machines: An Introduction to Legged Robots. Springer, 190. doi: https://doi.org/10.1007/978-1-4684-6858-8
- Kofinas, N., Orfanoudakis, E., Lagoudakis, M. G. (2013). Complete analytical inverse kinematics for NAO. 2013 13th International Conference on Autonomous Robot Systems. doi: https://doi.org/10.1109/robotica.2013.6623524
- Spong, W., Hutchinson, S., Vidyasagar, M. (2006). Robot Modeling and Control. John Wiley & Sons.
- Aydin, Y., Kucuk, S. (2006). Quaternion Based Inverse Kinematics for Industrial Robot Manipulators with Euler Wrist. 2006 IEEE International Conference on Mechatronics. doi: https://doi.org/10.1109/icmech.2006.252591
- Ho, T., Kang, C.-G., Lee, S. (2012). Efficient closed-form solution of inverse kinematics for a specific six-DOF arm. International Journal of Control, Automation and Systems, 10 (3), 567–573. doi: https://doi.org/10.1007/s12555-012-0313-9
- Siciliano, B., Sciavicco, L., Villani, L., Oriolo, G. (2009). Robotics. Modelling, Planning and Control. Springer, 632. doi: https://doi.org/10.1007/978-1-84628-642-1
- Pieper, D. (1968). The kinematics of manipulators under computer control. Stanford University. Available at: https://apps.dtic.mil/sti/pdfs/AD0680036.pdf
- Graf, C., Hartl, A., Rofer, T., Laue, T. (2009). A Robust Closed-Loop Gait for the Standard Platform League Humanoid. Proceedings of the 4th Workshop on Humanoid Soccer Robots (Humanoids '09). Paris. Available at: http://www.informatik.uni-bremen.de/kogrob/papers/Humanoids-Graf-etal-09.pdf
- Hernández-Santos, C., Rodriguez-Leal, E., Soto, R., Gordillo, J. L. (2012). Kinematics and Dynamics of a New 16 DOF Humanoid Biped Robot with Active Toe Joint. International Journal of Advanced Robotic Systems, 9 (5), 190. doi: https://doi.org/10.5772/52452
- Kofinas, N., Orfanoudakis, E., Lagoudakis, M. G. (2014). Complete Analytical Forward and Inverse Kinematics for the NAO Humanoid Robot. Journal of Intelligent & Robotic Systems, 77 (2), 251–264. doi: https://doi.org/10.1007/s10846-013-0015-4
- Kalimoldayev, M., Akhmetzhanov, M., Kunelbayev, M., Sundetov, T. (2019). Information systems of integrated machine learning modules on the example of a verbal robot. NEWS of National Academy of Sciences of the Republic of Kazakhstan, 6 (438), 215–222. doi: https://doi.org/10.32014/2019.2518-170x.173
- Kenshimov, C., Sundetov, T., Kunelbayev, M., Amirgaliyeva, Z., Yedilkhan, D., Auelbekov, O. (2021). Development of a Verbal Robot Hand Gesture Recognition System. Wseas Transactions on Systems and Control, 16, 573–583. doi: https://doi.org/10.37394/23203.2021.16.53
- Kazerounian, K. (1987). On the Numerical Inverse Kinematics of Robotic Manipulators. Journal of Mechanisms, Transmissions, and Automation in Design, 109 (1), 8–13. doi: https://doi.org/10.1115/1.3258791
- Beeson, P., Ames, B. (2015). TRAC-IK: An open-source library for improved solving of generic inverse kinematics. 2015 IEEE-RAS 15th International Conference on Humanoid Robots (Humanoids). doi: https://doi.org/10.1109/humanoids.2015.7363472
- Aristidou, A., Lasenby, J. (2011). FABRIK: A fast, iterative solver for the Inverse Kinematics problem. Graphical Models, 73 (5), 243–260. doi: https://doi.org/10.1016/j.gmod.2011.05.003
- Hasan, A. T., Hamouda, A. M. S., Ismail, N., Al-Assadi, H. M. A. A. (2006). An adaptive-learning algorithm to solve the inverse kinematics problem of a 6 D.O.F serial robot manipulator. Advances in Engineering Software, 37 (7), 432–438. doi: https://doi.org/10.1016/j.advengsoft.2005.09.010
- Husty, M. L., Pfurner, M., Schröcker, H.-P. (2007). A new and efficient algorithm for the inverse kinematics of a general serial 6R manipulator. Mechanism and Machine Theory, 42 (1), 66–81. doi: https://doi.org/10.1016/j.mechmachtheory.2006.02.001
- Hasan, A. T., Ismail, N., Hamouda, A. M. S., Aris, I., Marhaban, M. H., Al-Assadi, H. M. A. A. (2010). Artificial neural network-based kinematics Jacobian solution for serial manipulator passing through singular configurations. Advances in Engineering Software, 41 (2), 359–367. doi: https://doi.org/10.1016/j.advengsoft.2009.06.006
- Olaru, A., Olaru, S., Paune, D., Aurel, O. (2012). Assisted Research and Optimization of the Proper Neural Network Solving the Inverse Kinematics Problem. Advanced Materials Research, 463-464, 827–832. doi: https://doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.463-464.827
- Mohammed Jasim, W. (2011). Solution of Inverse Kinematics for SCARA Manipulator Using Adaptive Neuro-Fuzzy Network. International Journal on Soft Computing, 2 (4), 59–66. doi: https://doi.org/10.5121/ijsc.2011.2406
- Mayorga, R. V., Sanongboon, P. (2005). Inverse kinematics and geometrically bounded singularities prevention of redundant manipulators: An Artificial Neural Network approach. Robotics and Autonomous Systems, 53 (3-4), 164–176. doi: https://doi.org/10.1016/j.robot.2005.09.011
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2022 Chingis Kenshimov, Talgat Sundetov, Murat Kunelbayev, Magzhan Sarzhan, Madina Kutubayeva, Arman Amandykuly
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.
Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.
