Komputerowe wspomaganie nauczania z zakresu zastosowań sieci neuronowych i algorytmów genetycznych do rozwiązywania odwrotnego zadania kinematyki manipulatorów.

Szkowron, R.; Harlecki, A.

Artykuł - szczegóły

Tytuł artykułu

Komputerowe wspomaganie nauczania z zakresu zastosowań sieci neuronowych i algorytmów genetycznych do rozwiązywania odwrotnego zadania kinematyki manipulatorów.

Autorzy

Szkowron R. , Harlecki A.

Identyfikatory

Warianty tytułu

Computer aided teaching regarding apllications of neural network and genetic algorithms for solving inverse kinematics problem of manipulators

Języki publikacji

Abstrakty

W pracy przedstawiono możliwości przygotowanego programu komputerowego o nazwie "NauroManip", w którym wykorzystuje się sieć neuronową jako narzędzie do rozwiązywania odwrotnego zadania kinematyki manipulatorów. W proponowanej metodzie do "uczenia" przyjętej sieci używa się algorytmu genetycznego. Jako przykład rozważono "hipotetyczny", przestrzenny, trójczłonowy manipulator o sześciu stopniach swobody. Przygotowany program komputerowy daje również możliwość alternatywnego rozwiązania odwrotnego zadania kinematyki analizowanego manipulatora, przy wykorzystaniu, opartej na odmiennym formalizmie, "metody jakobianu pseudoodwrotnego".

In this paper possibilities of the prepared computer program, called "Nauromanip", has been presented. In this program, a neural network is used to solve the inverse kinematics problem of manipulators. For training the neural network assumed, the genetic algorithm has been used. As an example, a chosen "hypothetical", spatial, three-links manipulator with 6 degrees-of-freedom has been analyzed. The program prepared enables solving the inverse kinematics problem of the manipulator analyzed by using the "pseudoinverse Jacobian method" based on different formalism.

Słowa kluczowe

program komputerowy wspomaganie nauczania sieć neuronowa algorytm genetyczny manipulator

computer program aided teaching neural network genetic algorithm

Wydawca

Wydawnictwo Politechniki Śląskiej

Czasopismo

Studia Informatica

Rocznik

2006

Tom

Vol. 27, nr 2

Strony

45--63

Opis fizyczny

Bibliogr. 18 poz.

Twórcy

autor

Szkowron R.

autor

Harlecki A.

Akademia Techniczno-Humanistyczna, Katedra Mechaniki i Informatyki, 43-309 Bielsko-Biała, ul. Willowa 2,, rafal.szkowron@poczta.fm

Bibliografia

1. Brudka M.: Sieci neuronowe w sterowaniu robotem na podstawie obrazów ultradźwiękowych. Praca doktorska, Politechnika Warszawska, Wydział Elektroniki i Technik Informacyjnych, Warszawa 2000.
2. Craig J. J.: Wprowadzenie do robotyki. Mechanika i sterowanie. WNT, Warszawa 1995.
3. Giergiel J., Hendzel Z., Trojnacki M.: Szybkie prototypowanie neuronowego algorytmu sterowania minirobotem. Przegląd Mechaniczny, Nr 4,2005.
4. Giergiel J., Hendzel Z., Trojnacki M. :Szybkie prototypowanie neuronowego algorytmu sterowania mobilnym robotem. Materiały III Warsztatów Projektowania Mechatronicz-nego, Kraków 2003.
5. Goldberg D.: Algorytmy genetyczne i ich zastosowania. WNT, Warszawa 1995, 1998, 2003.
6. Harlecki A., Tengler S.: Komputerowy program dydaktyczny do numerycznego rozwiązywania odwrotnych zadań kinematyki manipulatorów. ZN Akademii Techniczno-Humanistycznej, Nr 17, Bielsko-Biała 2004.
7. Knosala R. (red.): Zintegrowany system wytwarzania modułowych zespołów maszyn. Skrypt Uczelniany Nr 1939, Wydawnictwa Politechniki Śląskiej, Gliwice 1995.
8. De Lope J., Zarraonandia T., Gonzalez-Careaga R., Maravall D.: SoIving the inverse kine-matics in humanoid robots: a neural approach. http://gsyc.escet.urjc.es/robotica/publica-ciones/rafaela-iwann03 .pdf.
9. Macukow B.: Sieci neuronowe w układach sterowania robotów. Prace Naukowe Instytutu Cybernetyki Technicznej Politechniki Wrocławskiej, Nr 83,1990.
10. Osowski S.: Sieci neuronowe do przetwarzania informacji, Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, Warszawa 2000.
11. Rivals I., Personnaz L., Dreyfus G., Canas D.: Modeling and control of mobile robots and intelligent vehicles by neural network. Proc. of IEEE Conference on Intelligent Vehicles, Paris 1994.
12. Rivals I., Canas D., Personnaz L., Dreyfus G.: Real-time control of an autonomous vehicle: a neural network approach to the path following problem. Proc. of 5* International Conference on Neural Networks and their Applications "NeuroNimes93", Nanterre 1993.
13. Rutkowska D., Piliński J., Rutkowski L.: Sieci neuronowe, algorytmy genetyczne i systemy rozmyte. Wydawnictwa Naukowe PWN, Warszawa 1997.
14. Tang W. S., Wang J.: A recurrent neural network for minimum infinity-norm kinematic control of redundant manipulators with an improved problem formulation and reduced architecture complexity. IEEE Transaction on Systems, Man, and Cybernetics - Part B: Cybernetics, Vol. 31, No. 1,2001.
15. Tchoń K., Mazur A., Dulęba I., Hossa R., Muszyński R.: Manipulatory i roboty mobilne. Modele, planowanie ruchu, sterowanie. Akademicka Oficyna Wydawnicza PLJ, Warszawa 2000.
16. Zhang Y., Wang J.: Obstacle avoidance for kinematically redundant manipulators using a dual neural network. IEEE Transaction on Systems, Man, and Cybernetics - Part B: Cybernetics, Vol. 34, No. 1,2004.
17. Zhou Y., Wilkins D., Cook R. P.: Neural network contro! for a fire-fighting robot, http://www.cs.wustl.edu/~zy/Robot.pdf.
18. Żurada J., Barski M., Jędruch W.: Sztuczne sieci neuronowe. Wydawnictwa Naukowe PWN, Warszawa 1996.

Typ dokumentu

Bibliografia

Identyfikator YADDA

bwmeta1.element.baztech-article-BSL3-0015-0003