Шукати за:
Метод планування руху промислових роботів з використанням інтелектуальної системи
Повний текст (PDF)
УДК: 004.8 (045)
Мова публікації: Українська
Stuc. intelekt. 2023; 28; (3):139-146
Анотація: В роботі було розглянуто процеси планування та розгортання руху робота, шляхом розробки підходу до створення системи заснованої на нейронних мережах. Запропоновано систему яка вміє сприймати навколишнє середовище та керує рухом робота шляхом генерації коректних команд управління. Для цього було вирішено 3 задачі, а саме, аналіз середовища з метою визначення його ознак, визначення траєкторії з метою нейтралізації зіткнення, визначення керованих впливів для виконавчих органів з метою реалізації руху. Запропоновано функціонал та структуру нейронної мережі для вирішення кожного з завдань. Проведено порівняння запропонованого підходу з вже існуючими підходами по ключовим параметрах, таким як час виконання запланованого руху та час обчислення траєкторії руху.
Ключові слова: нейронні мережі, система планування руху, інтелектуальна система
Посилання:
- Siciliano, B. and Sciavicco, L. (2016). Robotics: Modelling, Planning and Control. Springer. http://doi.org/10.1007/978-1-84628-642-1.
- Orr, James & Dutta, Ayan. (2023). Multi-Agent Deep Reinforcement Learning for Multi-Robot Applications: A Survey. https://doi.org/10.3390/s23073625
- Rivlin, O. (2020, May 5). Generalized Planning With Deep Reinforcement Learning. arXiv.org. https://arxiv.org/abs/2005.02305
- Niku, S.B. (2010). Industrial Robotics: Programming, Simulation and Applications. John Wiley & Sons. https://doi.org/10.5772/40
- LaValle, S. M. (2006). Planning algorithms. Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/CBO9780511546877
- Elhaki, O. and Shojaei, K. (2022). Outputfeedback robust saturated actor–critic multilayer neural network controller for multi-body electrically driven tractors with n-trailer guaranteeing prescribed output constraints. Robot. Aut. Syst. 154, 104106. https://doi.org/10.1016/j.robot.2022.104106
- Jamshidi, Somayeh & Mirzaei, Mehdi & Malekzadeh, Maryam (2023). Applied nonlinear control of spacecraft simulator with constraints on torque and momentum of reaction wheels. ISA Transactions. http://doi.org/10.1016/j.isatra.2023.03.027
- Wong, C.C., Chen, C.J., Wong, K.Y., Feng, H.M. (2023). Implementation of a Real-Time Object Pick-and-Place System Based on a Changing Strategy for Rapidly-Exploring Random Tree. Sensors, 23(10), 4814. https://doi.org/10.3390/s23104814