Integracja czujników inercyjnych z konstrukcją robota humanoidalnego cz. II

• Autorzy: Świątek-Brzeziński P. , Kosiński P.

Warianty tytułu

Integration of inertial sensors with humanoid robots body, part II

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W niniejszym artykule przedstawiono algorytmy sterowania robotem humanoidalnym firmy Futaba. Zaprezentowano wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych, jako alternatywnego sposobu obliczenia kinematyki odwrotnej oraz wykorzystanie środowiska Microsoft Robotics Developer Studio do tworzenia złożonych, wielowątkowych aplikacji szeroko stosowanych w robotyce. Ponadto pokazano zastosowanie środowiska symulacyjnego VSE (Visual Simulation Environment) w procesie prototypowania algorytmów sterujących.

EN

This paper presents a control system for a Futaba humanoid robot [1]. It is equipped with a controller board based on a microcontroller with an ARM7TDMI core, a full set of inertial sensors and a 2.4 GHz wireless communication module. The controller uses the wireless communication module to send information about the robot state to a PC on which the controlling application is run. This paper focuses on the software part of the presented system (the hardware part has been presented in the first part of this paper). In order to develop a controlling algorithm, an analysis of robot kinematics was made and equations for direct kinematics were derived in consistency with the Denavit-Hartenberg convention. To eliminate the necessity of designating equations for inverse kinematics, which can be very complex due to the kinematic redundancy of the robot, an artificial neural network was used (Fig. 2). The application was written using the Microsoft Robotics Developer Studio designed for creating complex, multithread, distributed and scalable applications used in robotics. The application uses the data acquired by radio to implement the walking and balance-keeping algorithms. For visualization of the robot movement, testing and development of the algorithms without the risk of damaging the robot, a simulation in the Visual Simulation Environment, a part of the Microsoft Robotics Developer Studio, was created. A 3D model of the robot was used in this simulation (Fig. 4).

Słowa kluczowe

PL

robot humanoidalny; kinematyka odwrotna; Microsoft Robotics Developer Studio

EN

humanoid robots; inverse kinematics; Microsoft Robotics Developer Studio

• Wydawca: Wydawnictwo PAK
• Czasopismo: Pomiary Automatyka Kontrola
• Rocznik: 2013
• Tom: R. 59, nr 1
• Strony: 47--50
• Opis fizyczny: Bibliogr. poz. 15, rys., wykr.

Twórcy

autor

Świątek-Brzeziński P.

• Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie, Katedra Automatyki Przemysłowej i robotyki, ul. 26 Kwietnia 10, 71-126

autor

Kosiński P.

• Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie, Katedra Automatyki Przemysłowej i Robotyki, ul. 26 Kwietnia 10, 71-126 Szczecin

Bibliografia

• [1] http://www.robotshop.com/PDF/RBT-1_Operation_Manual.pdf, instru-kcja obsługi robota Futaba RBT-1, 2007.
• [2] Zaier R.: The Future of Humanoid Robots - Research and Applications, InTech, DOI 10.5772/1407, 2012.
• [3] Harada K., Yoshida E., Yokoi K.: Motion Planning for Humanoid Robots, Springer, ISBN: 1849962197, 2010.
• [4] Kosiński P., Świątek-Brzeziński P., Osypiuk R.: Integracja czujników inercyjnych z konstrukcją robota humanoidalnego cz. I, Pomiary Automatyka Kontrola, PAK, 2012.
• [5] Spong M. W., Vidyasagar M.: Dynamika i sterowanie robotów, Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, 1997.
• [6] Lope J., Zarraonandia T., Gonzalez-Careaga R., Maravall D.: Solving the Inverse Kinematics in Humanoid Robots: A Neural Approach, Department of Articial Intelligence, Universidad Politecnica de Madrid, 2009.
• [7] Severin E. O.: Robot Companions: MentorBots and Beyond, McGraw-Hill/TAB Electronics, 2003.
• [8] Kwaśnicka H.: Ewolucyjne projektowanie sieci neuronowych.: Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej, 2007.
• [9] Osowski S.: Sieci neuronowe w ujęciu algorytmicznym.: Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, 1997.
• [10] Kelly C. T.: Iterative Methods for Optimization. SIAM Press, Philadelphia, 1999.
• [11] Microsoft. Witryna firmy Microsoft. http://msdn.microsoft.com
• [12] Johns K., Taylor T.: Professional Microsoft Robotic Developer Studio.: Wiley Publishing, 2008.
• [13] Morgan S.: Programming Microsoft Robotic Studio, Microsoft Press, 2008.
• [14] Świątek-Brzeziński P., Kosiński P.: Integracja zaawansowanych sensorów z konstrukcją robota humanoidalnego, ZUT w Szczecinie, praca dyplomowa, 2011.
• [15] http://www.youtube.com/watch?v=MUFJVlG_CIM