Технические науки/11. Робототехника

Канд. физ.-мат. наук Нурсеитов Д.Б., Столяров Ю.Ю., Маймаков А.Д., Угай И.А., Бармашёв Р.И.

Национальная научная лаборатория коллективного пользования информационных и космических технологий Казахского национального технического университета имени К.И. Сатпаева, Казахстан, Алматы

Обзор алгоритмов управления роботизированных манипуляторов

В Казахстане на текущий момент активно ведется автоматизирование производства и совершенствование технологий в рамках сценария развития информационно-коммуникационных технологий. Сценарий предполагает под собой внедрение средств информационно-коммуникационных технологий для оптимизации процессов передачи, преобразования, получения и использования информации в индустриальном комплексе страны. Параллельно проиходит развитие одного из аспектов современной промышленности – аддитивных технологий, что позволяет увеличивать эффективность применения расходных ресурсов и уменьшение воздействия человеческого фактора.

На сегодняшний день в промышленности происходят непрерывные попытки реализовать оптимальную эффективность и повышенную продуктивность, что в свою очередь породило значительный прогресс в использовании интеллектуальных автоматизированных устройств и машин для выполнения различных операций и задач. В мире ведутся интенсивные технологические разработки, использующиеся в таких областях исследования как космические и подводные исследования, автоматизации сборок на заводах, точные хирургические операции с помощью машин.

В соответствии с определениями и обозначениями, роботизированный манипулятор – это перепрограммируемый многофункциональный манипулятор, предназначенный для перемещения материалов, деталей, инструментов; это специализированное устройство с запрограммированным движением для выполнения различных задач. Таким образом из-за возможности повторного программирования и адаптивности – роботы подходят для многих задач, связанных с производственными требованиями. Роботы особенно полезны во многих отраслях промышленности, которые однотипны, трудоемки и опасны.

Роботы являются важной частью обрабатывающей промышленности в течении многих лет. Промышленные роботизированные манипуляторы используются для таких задач как – живопись, сварка и сборка. Автоматизированные транспортные средства в промышленности используются для доставки необходимых материалов и других частей, использующихся в производстве через установленную область на территории заводов и складов. Подобные роботы использующие передовые разработки навигации и манипуляции становятся все более используемые в повседневных задачах.

В данной статье представлены существующие алгоритмы, которые используются для управления роботизированными манипуляторам.

Сотрудниками Национальной научной лаборатории коллективного пользования информационных и космических технологий КазНТУ имени К.И. Сатпаева (далее – ННЛКП ИКТ) были проведены исследования алгоритмов управления роботизированных манипуляторов (рисунок 1).

Рисунок – 1. Пример роботизированного манипулятора

Для функционирования алгоритмов управления роботизированными манипуляторам необходимо решать две кинематические задачи: прямую и обратную.

Соответствующие кинематические уровни манипулятора используются в разработке алгоритмов для обнаружения заранее определенных позиций объекта в настроенной рабочей области. Кинематический анализ манипулятора показывает отношение между информацией (переменными) рабочей области (т.е. положение и ориентация) и общей информацией (т.е. переменные вращательного и/или поступательного перемещения). Уравнение описывающее положение и ориентацию конечного элемента, при условии данных совместных переменных, и длины линии связи называется прямое кинематическое уравнение, соответствующее уравнение описывающее совместные переменные с точки зрения позиции и ориентации конечных элементов и связь длины называется обратное кинематическое уравнение [1].

Классификация алгоритмов:

-на основе генетического алгоритма. Суть алгоритма в том, чтобы путем перебора, скрещивания и отбора, получить наилучшую комбинацию параметров управления манипулятором: положений соединений манипулятора, приводимых приводами в движение; определению моментов вращения приводов соединений устройства захвата. Используя данный алгоритм возможно построить оптимальную систему на стадии проектирования, а также оптимизировать систему в процессе функционирования системы, обеспечивая ее адаптацию к параметрам внешней среды [2].

-на основе алгоритма Ньютона-Эйлера. Суть алгоритма в том, чтобы от основания манипулятора вычислить скорость и ускорение звеньев, после чего двигаясь в обратном направлении вычислить силы и моменты. Алгоритм позволяет вычислять ускорение центров масс звеньев и скорости звеньев, силы и моменты, приложенные к ним. На основе данного алгоритма возможно создать систему управления роботизированным манипулятором с открытым циклом, однако высока вероятность неточностей вычислений [3]. Численное решение уравнения Лагранжа описывающее динамику манипулятора в любом состоянии, помогает построить замкнутую систему с намного меньшими неточными вычислениями.

-на основе алгоритма обучения REINFORCE. Алгоритм обучения с подкреплением, на основе параметризации, отличающийся масштабируемостью в непрерывном пространстве состояний и действий. Суть алгоритма в том, чтобы роботизированный манипулятор обучался взаимодействуя с некоторой средой на основе искусственной нейронной сети.

-на основе mapping алгоритма. Суть алгоритма в том, что пользователь проводит ручную настройку траектории роботизированного манипулятора с помощью управления уже заложенного в аппаратной части. После чего контроллер сохраняет траекторию и повторяет все действия уже без участия пользователя [4].

Проанализированные алгоритмы и их экспериментальная проверка при помощи в будущем разработанного прототипа электромеханического манипулятора, а также разработанные в ходе проекта алгоритмы могут быть использованы международными научными предприятиями для работы над будущими более, совершенными манипуляторами.

Литература:

1. Жильцов А.И., Жуков В.С., Рылеев Д.А. Управление манипуляторами с числом степеней свободы более шести. Инженерный журнал: наука и инновации, 2013, вып. 10. URL: http://engjournal.ru/catalog/it/nav/1086.html

2. Николаева А.В., Петров С.П., Мишин А.А., Ульянов С.В. Проектирование интеллектуальной системы управления роботом-манипулятором на основе генетического алгоритма, Электронный журнал «Системный анализ в науке и образовании», УДК 004.415.2, 004.588, выпуск №3, 2011

3.Кошманова Н.П., Трифонов Д.С., Павловский В.Е. Управление манипулятором с помощью обучения с подкреплением. Нелинейная динамика. 2012. Т. 8. № 4 (Мобильные роботы). С. 689–704.

4. Jamshid Dastur, Dr. Attaullah Khawaja, Robotic Manipulators And Control Using Mapping And Haar Classifier Image Processing. Proceedings of the New Horizon IEEEP Journal, Pakistan, 2009.