RU83729U1 - ROBOT-MANIPULATOR MOVEMENT PLANNING SYSTEM IN AN UNKNOWN DYNAMIC ENVIRONMENT - Google Patents
ROBOT-MANIPULATOR MOVEMENT PLANNING SYSTEM IN AN UNKNOWN DYNAMIC ENVIRONMENT Download PDFInfo
- Publication number
- RU83729U1 RU83729U1 RU2008151684/22U RU2008151684U RU83729U1 RU 83729 U1 RU83729 U1 RU 83729U1 RU 2008151684/22 U RU2008151684/22 U RU 2008151684/22U RU 2008151684 U RU2008151684 U RU 2008151684U RU 83729 U1 RU83729 U1 RU 83729U1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- link
- values
- movement
- inputs
- robot manipulator
- Prior art date
Links
Landscapes
- Feedback Control In General (AREA)
- Manipulator (AREA)
Abstract
Система планирования перемещения робота-манипулятора в неизвестной динамической среде, содержащая инфракрасные датчики, блок вычисления расстояния между каждым звеном робота-манипулятора и ближайшим препятствием, применение нечеткой структуры принятия решения для определения изменений угла перемещения каждого звена робота-манипулятора в ходе каждой программной итерации, использование в качестве входных параметров значений минимального расстояния между каждым звеном и ближайшим препятствием, а также значений разницы между текущей и целевой конфигурациями звеньев робота-манипулятора, отличающаяся тем, что она дополнительно содержит подсистему классификации местоположений препятствий в рабочей зоне робота-манипулятора и связанных с местоположениями препятствий направлений и видов движения каждого звена робота-манипулятора, состоящую для двухзвенного робота-манипулятора из двухсот пятидесяти шести позиций, на основе полной классификационной таблицы обучена по методу обратного распространения ошибки трехслойная нейронная сеть, состоящая из шести входов, сорока нейронов первого скрытого слоя, двадцати пяти нейронов второго скрытого слоя, двух нейронов выходного слоя, входами трехслойной нейронной сети являются выходы блока кодирования, тогда как выходы этой сети используются в качестве входов в блок декодирования, два выхода блока декодирования - это окончательные модифицированные значения расстояний между каждым звеном робота и ближайшим препятствием, которые являются входами в блок вычисления изменения расстояния, имеющим два выхода, в качестве которых используются изменения окончатеA system for planning the movement of a robotic arm in an unknown dynamic environment, containing infrared sensors, a unit for calculating the distance between each link of the robotic arm and the nearest obstacle, using a fuzzy decision structure to determine changes in the angle of movement of each link of the robotic arm during each program iteration, using as input parameters, the values of the minimum distance between each link and the nearest obstacle, as well as the values of the difference between the current th and target configurations of the links of the robot manipulator, characterized in that it further comprises a subsystem for classifying the locations of obstacles in the working area of the robot manipulator and the directions and types of movement associated with the locations of the obstacles of each link of the robot manipulator, consisting of two hundred and fifty manipulator robots six positions, on the basis of a complete classification table, a three-layer neural network consisting of six inputs with the neurons of the first hidden layer, twenty-five neurons of the second hidden layer, two neurons of the output layer, the inputs of the three-layer neural network are the outputs of the encoding unit, while the outputs of this network are used as inputs to the decoding unit, the two outputs of the decoding unit are the final modified distance values between each link of the robot and the nearest obstacle, which are the inputs to the distance change calculation unit, which has two outputs, which are used as changes at the end
Description
Полезная модель относится к робототехнике и может быть использована для интеллектуального планирования траекторий непрерывного перемещения роботов-манипуляторов в условиях неизвестных динамических сред путем формирования значений изменения углов перемещения каждого из звеньев робота-манипулятора для нахождения в ходе его движения из начальной конфигурации в целевую конфигурацию в режиме он-лайн на каждой программной итерации новой точки перемещения его схвата, которая принадлежит свободному от столкновений с неизвестными статическими и динамическими препятствиями пути.The utility model relates to robotics and can be used for intelligent planning of the trajectories of continuous movement of robotic arms in conditions of unknown dynamic environments by generating values of the change in the angles of movement of each link of the robotic arm to find during its movement from the initial configuration to the target configuration in the he -line at each program iteration of a new point of displacement of its grip, which belongs to free from collisions with unknown static eskim and dynamic obstacles.
Целью планирования перемещения робота-манипулятора является преобразование технических условий конкретной задачи в желаемую траекторию робота, когда манипулятор следует по запланированному пути в соответствии с управляющими воздействиями. Процесс планирования траектории перемещения робота-манипулятора состоит из следующих стадий: планирование пути, формирование траектории, выполнение траектории с обратной связью с исполняющим устройством. Планирование траектории перемещения манипулятора, включающее решение проблемы избежания столкновения с препятствиями в его рабочей зоне, состоит из трех этапов. На первом этапе осуществляется разработка желаемой траектории движения робота. На втором этапе, в ходе ее формирования, производится распределение скоростей по пути перемещения манипулятора. И наконец, на третьем этапе робот выполняет желаемую траекторию, движение по которой сопровождается процессом непрерывного измерения на каждом шаге перемещения его параметров с вычислением динамических характеристик, включая значения усилия исполнительного механизма [Koivo A.J. Fundamentals for Control of Robotic Manipulator, John Wiley & Sons, Inc., New York, 1989, p.468].The purpose of planning the movement of the robot manipulator is to convert the technical conditions of a specific task into the desired robot path, when the manipulator follows the planned path in accordance with the control actions. The process of planning the trajectory of movement of the robot manipulator consists of the following stages: planning the path, forming the trajectory, performing the trajectory with feedback from the executing device. Planning the trajectory of the manipulator, including solving the problem of avoiding collisions with obstacles in its working area, consists of three stages. At the first stage, the development of the desired robot trajectory is carried out. At the second stage, during its formation, a distribution of speeds is made along the path of movement of the manipulator. And finally, at the third stage, the robot performs the desired trajectory, the movement of which is accompanied by a process of continuous measurement at each step of the movement of its parameters with the calculation of dynamic characteristics, including the values of the actuator effort [Koivo A.J. Fundamentals for Control of Robotic Manipulator, John Wiley & Sons, Inc., New York, 1989, p. 488].
Концепция планирования перемещения робота-манипулятора состоит из трех основных аспектов: вида планирования (глобального или локального), времени (планирование в режимах он-лайн и офф-лайн) и конкретных условий окружающей среды (известной или неизвестной среды). Методы глобального планирования предполагают допущение о доступности полной информации об окружающей среде, а траектория робота-манипулятора рассчитывается в режиме офф-лайн. Методы локального планирования, как правило, применяются в процессе управления роботом в режиме он-лайн в неизвестной среде. Они включают вычисление приводящих манипулятор в движение команд («обойти препятствие», «достигнуть цели») в ответ на информацию о его рабочей зоне, которая получена внешними датчиками, таким образом, в рамках методов локального планирования используется информация о рабочем пространстве робота, лежащим в границах досягаемости датчиков. [Gupta К., Pobil A.P. Practical Motion Planning in Robotics. John Wiley & Sons, Inc., New York, 1998, p.356].The concept of planning the movement of a robotic arm consists of three main aspects: the type of planning (global or local), time (planning on-line and off-line) and specific environmental conditions (known or unknown environment). Global planning methods assume the availability of complete environmental information, and the trajectory of the robotic arm is calculated off-line. Local planning methods are usually applied in the process of controlling the robot on-line in an unknown environment. They include the calculation of commands that drive the manipulator into motion (“bypass an obstacle”, “achieve a goal”) in response to information about its working area, which is obtained by external sensors, thus, using local planning methods, information about the working space of the robot lying in range of sensors. [Gupta K., Pobil A.P. Practical Motion Planning in Robotics. John Wiley & Sons, Inc., New York, 1998, p. 356].
Режим офф-лайн предполагает одноэтапное выполнение предварительных расчетов, предшествующих непосредственно началу движения робота, когда разработка плана, основанного на полной модели окружающей среды, осуществляется заблаговременно перед его поступлением на исполнительное устройство манипулятора. В свою очередь, планирование перемещения в режиме он-лайн является непрерывным процессом, который опирается на отражающий текущее состояние окружающей среды непрерывный информационный поток. Этот режим планирования применяется в условиях постоянно изменяющейся или частично непредсказуемой окружающей среды. Его сущность заключается в получении непрерывного потока информации о ситуации в рабочей зоне робота и генерировании на его основе новых управляющих команд в то время, как выполняются предыдущие. Вычисление траектории движения манипулятора в режиме он-лайн осуществляется в реальном времени в ходе каждого цикла управления, так как значения входных параметров могут изменяться непредсказуемо. Это предполагает применение в Off-line mode involves a one-stage preliminary calculations, immediately preceding the start of the movement of the robot, when the development of a plan based on a complete model of the environment is carried out well in advance of its arrival on the manipulator's actuator. In turn, online travel planning is a continuous process that relies on a continuous flow of information reflecting the current state of the environment. This planning mode is used in an ever-changing or partially unpredictable environment. Its essence is to obtain a continuous flow of information about the situation in the working area of the robot and to generate new control commands on its basis while the previous ones are executed. The on-line motion path of the manipulator is calculated in real time during each control cycle, since the values of the input parameters can change unpredictably. This implies application in
робототехнической системе внешних датчиков. Робототехническая система, функционирующая в известной статической или динамической среде, содержит предварительную информацию о ней. В условиях неизвестной среды, которая также может быть как статической, так и динамической, такая информация отсутствует. Распознавание манипулятором неизвестной основывается на полученной от внешних датчиков информации, которая является частичной, так как описывает окружающую среду в границах досягаемости этих датчиков [Tsoularis A., Kambhampati С.. On-line Planning for Collision Avoidance on the Nominal Path // Journal of Intelligent and Robotic Systems. - №21 - 1998. С.327-371].robotic system of external sensors. A robotic system operating in a known static or dynamic environment contains preliminary information about it. In an unknown environment, which can also be either static or dynamic, such information is missing. Recognition of the unknown by the manipulator is based on information received from external sensors, which is partial, since it describes the environment within the reach of these sensors [Tsoularis A., Kambhampati C .. On-line Planning for Collision Avoidance on the Nominal Path // Journal of Intelligent and Robotic Systems. - No. 21 - 1998. S.327-371].
Обычно проблема планирования перемещения робота в неизвестной среде решается путем включения стадии локального планирования в режиме он-лайн, когда манипулятор перемещается в соответствии с поступающей от внешних датчиков локальной информации, распознавая рабочую зону постепенно, шаг за шагом. Как правило методы локального планирования являются составляющими многостадийных систем планирования, на каждой стадии которых функциональный модуль выполняет такие функций, как локальное планирование пути, обеспечение избежания столкновений с препятствиями, управление серво-двигателями [Althoefer К. Neuro-Fuzzy Motion Planning for Robotic Manipulators. King's College London, University of London, 1996, p.178].Usually, the problem of planning the movement of a robot in an unknown environment is solved by turning on the stage of local planning on-line, when the manipulator moves in accordance with local information received from external sensors, recognizing the working area gradually, step by step. As a rule, local planning methods are components of multi-stage planning systems, at each stage of which a functional module performs functions such as local path planning, avoiding collisions with obstacles, controlling servo motors [Althoefer K. Neuro-Fuzzy Motion Planning for Robotic Manipulators. King's College London, University of London, 1996, p. 178].
Решение проблемы планирования перемещения робота в неизвестной среде включает составление плана движения без столкновений с препятствиями из начальной в целевую конфигурацию, когда робот не только оснащен датчиками, измеряющими расстояние до расположенных в рабочей зоне объектов, но и способен определять свою позицию и ориентацию [Latombe J.C. (1991). Robot Motion Planning. Kluwer Academic Publishers, 1991, p.672]. В этом случае цель планирования заключается в расчете в режиме он-лайн нового пути робота без значительных потерь времени. Эта проблема The solution to the problem of planning the movement of the robot in an unknown environment includes drawing up a movement plan without collisions with obstacles from the initial to the target configuration, when the robot is not only equipped with sensors that measure the distance to objects located in the working area, but is also able to determine its position and orientation [Latombe J.C. (1991). Robot Motion Planning. Kluwer Academic Publishers, 1991, p. 672]. In this case, the goal of planning is to calculate on-line the new robot path without significant time loss. This problem
решается путем использования возможностей нечеткой логики, что отражено в исследованиях, посвященных вопросам планирования перемещения робота как в известной, так и в неизвестной среде. К преимуществам нечеткой логики также относят не только возможность генерирования быстрого ответного перемещения в режиме реального времени, низкую стоимость использования и небольшие временные затраты, но и то, что нечеткая логика применяется в случае, когда конкретный вид объекта или процесса управления не определен [Yeghiazarians V.К., Favre-Bulle В. Robot Motion Coordination by Fuzzy Control / Fuzzy Logic in Artificial Intelligence. Springer Berlin / Heidelberg, 1993. P. 126-136].It is solved by using the capabilities of fuzzy logic, which is reflected in studies on the issues of planning the movement of a robot in both a known and an unknown environment. The advantages of fuzzy logic also include not only the ability to generate fast response movements in real time, low cost of use and low time costs, but also the fact that fuzzy logic is applied when a specific type of object or control process is not defined [Yeghiazarians V. K., Favre-Bulle B. Robot Motion Coordination by Fuzzy Control / Fuzzy Logic in Artificial Intelligence. Springer Berlin / Heidelberg, 1993. P. 126-136].
Известна структура интеллектуальной системы планирования перемещением робота-манипулятора в режиме он-лайн в декартовой системе координат [Althoefer К., Krekelberg В., Husmeier,D., Seneviratne L. Reinforcement Learning in Rule-based Navigator for Robotic Manipulators // Nuerocomputing. - №37. - 2001. P. 51-70]. Рассматриваемая система предполагает наличие нечеткого блока планирования для каждого звена трехзвенного робота-манипулятора. Механизм нечеткого планирования основан на алгоритме Сугено, выполнен дизайн функций принадлежности входных параметров, в качестве которых используются значения минимального расстояния между его звеном и ближайшим препятствием, а также разница между текущей и целевой конфигурациями соответствующего звена. Выходом нечеткого блока планирования выступает значение углового перемещения звена, которое затем преобразуется в команды для серводвигателя этого звена робота-манипулятора. Все используемые в системе параметры могут быть как положительными, так и отрицательными соответственно направлениям перемещения звена в левую или правую сторону. В качестве внешних датчиков измерения расстояния применяются ультразвуковые датчики.The structure of an intelligent planning system for moving a robotic arm in an online mode in a Cartesian coordinate system is known [Althoefer K., Krekelberg B., Husmeier, D., Seneviratne L. Reinforcement Learning in Rule-based Navigator for Robotic Manipulators // Nuerocomputing. - No. 37. - 2001. P. 51-70]. The system under consideration assumes the presence of a fuzzy planning block for each link of a three-link robot manipulator. The fuzzy planning mechanism is based on the Sugeno algorithm, the membership functions of the input parameters are designed, the values of the minimum distance between its link and the nearest obstacle, as well as the difference between the current and target configurations of the corresponding link are used. The output of the fuzzy planning block is the value of the angular displacement of the link, which is then converted into commands for the servomotor of this link of the robot manipulator. All parameters used in the system can be either positive or negative, respectively, to the direction of movement of the link to the left or right side. Ultrasonic sensors are used as external sensors for measuring distance.
Признаки аналога, общие с заявляемым техническим решением, следующие: использование внешних датчиков для измерения расстояния, нечеткие блоки планирования для каждого звена робота-манипулятора, два входных параметра и один выходной параметр для каждого нечеткого блока планирования, присваивание параметрам положительного и отрицательного значения.Signs of an analogue that are common with the claimed technical solution are as follows: the use of external sensors for measuring distance, fuzzy planning blocks for each link of the robotic arm, two input parameters and one output parameter for each fuzzy planning block, assigning positive and negative values to the parameters.
Причины, препятствующие достижению требуемого технического результата, заключаются в следующем: полученные решения не позволяют использовать систему в неизвестной среде с динамическими препятствиями, применение системы сопровождается сложностью тьюнинга входной функции принадлежности с выходным перемещением в ситуации, когда звено робота-манипулятора оказывается между двумя близко расположенными препятствиями. Кроме этого не удается достигнуть высокой точности позиционирования охвата робота-манипулятора в целевой точке.The reasons hindering the achievement of the required technical result are as follows: the obtained solutions do not allow the system to be used in an unknown environment with dynamic obstacles, the use of the system is accompanied by the difficulty of tuning the input membership function with the output movement in a situation when the link of the robot manipulator is between two closely located obstacles . In addition, it is not possible to achieve high accuracy in positioning the coverage of the robotic arm at the target point.
Известна структура нечеткой системы планирования перемещением трехзвенного робота-манипулятора в режиме он-лайн, разработанная для применения в неизвестной среде в трехмерном пространстве и взятая за прототип [Fu Y., Jin В., Li H., Wang S. (2006). A robot fuzzy motion planning approach in unknown environments // Frontiers of Mechanical Engineering in China. - №3. - 2006. P. 336-340]. Эта система включает нечеткие блоки планирования для каждого из трех звеньев робота-манипулятора, функционирующие на основе алгоритма Мамдани. Как для входных, так и для выходных параметров нечеткой системы выполнен дизайн функций принадлежности. Нечеткие блоки планирования для первого и второго звеньев имеют два входа и один выход. В качестве входов выступают значения минимального расстояния между звеном и ближайшим препятствием, а также разница между текущей и целевой конфигурациями этого звена, значение углового перемещения которого является выходом из нечеткого блока планирования. В нечетком блоке планирования для третьего звена в качестве входного параметра не The structure of a fuzzy planning system for moving a three-link robot manipulator on-line is known, developed for use in an unknown environment in three-dimensional space and taken as a prototype [Fu Y., Jin B., Li H., Wang S. (2006). A robot fuzzy motion planning approach in unknown environments // Frontiers of Mechanical Engineering in China. - Number 3. - 2006. P. 336-340]. This system includes fuzzy planning blocks for each of the three links of the robot manipulator, operating on the basis of the Mamdani algorithm. For both input and output parameters of a fuzzy system, the design of membership functions is performed. Fuzzy planning blocks for the first and second links have two inputs and one output. The inputs are the values of the minimum distance between the link and the nearest obstacle, as well as the difference between the current and target configurations of this link, the value of the angular displacement of which is the output from the fuzzy planning block. In the fuzzy planning block for the third link, the input parameter is not
учитывается минимальное расстояние между этим звеном и ближайшим препятствием, а используется минимальное расстояние между вторым звеном и ближайшим к нему препятствием. Минимальному расстоянию присваивается только положительное значение, а направление перемещения робота-манипулятора определяется на основе информации, которая поступает с внешних инфракрасных датчиков, измеряющих расстояние.the minimum distance between this link and the closest obstacle is taken into account, and the minimum distance between the second link and the closest obstacle is used. Only a positive value is assigned to the minimum distance, and the direction of movement of the robotic arm is determined based on information that comes from external infrared sensors that measure the distance.
Признаки прототипа, общие с заявляемым техническим решением, следующие: использование внешних инфракрасных датчиков для измерения расстояния, нечеткие блоки планирования для каждого звена робота-манипулятора, два входных параметра и один выходной параметр для каждого нечеткого блока планирования, алгоритм Мамдани как основа функционирования нечеткой системы планирования, дизайн функций принадлежности для выходных и выходных параметров нечеткой системы.The features of the prototype, common with the claimed technical solution, are as follows: the use of external infrared sensors for measuring distance, fuzzy planning blocks for each link of the robotic arm, two input parameters and one output parameter for each fuzzy planning block, the Mamdani algorithm as the basis for the functioning of the fuzzy planning system , design of accessory functions for the output and output parameters of a fuzzy system.
Причины, препятствующие достижению требуемого технического результата, заключаются в следующем: отсутствуют результаты тестирования данной нечеткой системы планирования в условиях неизвестной динамической среды, не удается достигнуть высокой точности позиционирования схвата робота-манипулятора в целевой точке.The reasons hindering the achievement of the required technical result are as follows: there are no test results for this fuzzy planning system in an unknown dynamic environment, it is not possible to achieve high accuracy in positioning the grip of the robotic arm at the target point.
Задачей полезной модели является основанное на применении интеллектуальных методов планирование пути перемещения робота-манипулятора в неизвестной динамической среде, исключающее столкновение его звеньев с неизвестными движущимися препятствиями и повышающее точность отработки траекторий и позиционирования схвата в целевой точке, за счет того, что система планирования перемещения робота-манипулятора в неизвестной динамической среде включает сенсорную подсистему первого блока, которая представлена инфракрасными датчиками для измерения расстояния. На основе информации, считанной этими датчиками, с помощью второго блока вычисления минимального расстояния между каждым звеном робота-манипулятора и ближайшими препятствиями, лежащими слева и The objective of the utility model is to use the intelligent methods to plan the movement of the robotic arm in an unknown dynamic environment, eliminating the collision of its links with unknown moving obstacles and increasing the accuracy of working out the trajectories and positioning the gripper at the target point, due to the fact that the robot’s movement planning system the manipulator in an unknown dynamic environment includes the sensor subsystem of the first block, which is represented by infrared sensors for measuring grazing distance. Based on the information read by these sensors, using the second unit for calculating the minimum distance between each link of the robotic arm and the closest obstacles to the left and
справа, в систему поступают значения этих минимальных расстояний, которые вместе со значениями направлений и видов движения каждого звена являются входами третьего блока кодирования. Закодированные значения этих параметров используются как входы в трехслойную нейронную сеть блока 4, которая состоит из шести входов, первый скрытый слой содержит сорок нейронов, второй скрытый слой включает двадцать пять нейронов, выходной слой представлен двумя нейронами, два выхода трехслойной нейронной сети являются входами в пятый блок декодирования, два выхода которого представляют собой окончательные модифицированные значения расстояний между каждым звеном робота-манипулятора и препятствием, которые используются в качестве входов шестого блока вычисления изменения расстояния. Таким образом, в систему планирования перемещения робота-манипулятора в неизвестной динамической среде включается подсистема классификации местоположений препятствий в рабочей зоне робота-манипулятора и связанных с местоположением препятствий направлений и видов движения его каждого звена. Например, для двухзвенного робота-манипулятора классификация местоположений препятствий и связанных с местоположением препятствий направлений и видов движения его каждого звена включает двести пятьдесят шесть позиций. Трехслойная нейронная сеть четвертого блока обучена на основе этой классификации по методу обратного распространения ошибки.on the right, the system receives the values of these minimum distances, which, together with the values of the directions and types of movement of each link, are the inputs of the third coding block. The encoded values of these parameters are used as inputs to the three-layer neural network of block 4, which consists of six inputs, the first hidden layer contains forty neurons, the second hidden layer includes twenty-five neurons, the output layer is represented by two neurons, the two outputs of the three-layer neural network are the inputs to the fifth a decoding unit, the two outputs of which are the final modified values of the distances between each link of the robotic arm and the obstacle, which are used as odov sixth calculation unit changing the distance. Thus, in the system for planning the movement of the robot manipulator in an unknown dynamic environment, a subsystem for classifying the locations of obstacles in the working area of the robot manipulator and the directions and types of movement of each link associated with the location of the obstacles is included. For example, for a two-link robot manipulator, the classification of the locations of obstacles and the directions and types of movement associated with the location of obstacles of each link includes two hundred and fifty-six positions. The three-layer neural network of the fourth block is trained on the basis of this classification by the method of back propagation of error.
Окончательные модифицированные значения расстояний между каждым звеном робота-манипулятора и препятствием, а также изменения окончательных модифицированных значений расстояния между каждым звеном робота-манипулятора и препятствием используются как входы в нечеткую подсистему принятия решения, которая состоит из двух стадий, каждая из которых представлена парой нечетких блоков: первая стадия седьмым и восьмым блоками, вторая стадия девятым и десятым блоками. В случае двухзвенного робота-манипулятора каждый нечеткий блок из каждой пары соответствует определенному звену, таким образом, что для первого The final modified distance values between each link of the robot manipulator and the obstacle, as well as changes to the final modified distance values between each link of the robot manipulator and the obstacle, are used as inputs to the fuzzy decision subsystem, which consists of two stages, each of which is represented by a pair of fuzzy blocks : the first stage of the seventh and eighth blocks, the second stage of the ninth and tenth blocks. In the case of a two-link robot manipulator, each fuzzy block from each pair corresponds to a certain link, so that for the first
звена предусмотрены седьмой и девятый блоки, для второго звена - восьмой и десятый блоки. Выходы пятого и шестого блоков вместе с предварительными значениями шага перемещения каждого звена робота-манипулятора используются в качестве входов, соответственно, в девятый и десятый блоки нечеткой структуры принятия решения. В свою очередь, входами в седьмой и восьмой блоки являются значения разницы между целевой и текущей конфигурациями, а также предыдущее значением изменения угла перемещения для каждого звена робота-манипулятора, выходами седьмого и восьмого блоков являются предварительные значения шага перемещения каждого из звеньев робота-манипулятора.the seventh and ninth blocks are provided for the link; for the second link, the eighth and tenth blocks. The outputs of the fifth and sixth blocks, together with preliminary values of the step of moving each link of the robot manipulator, are used as inputs, respectively, in the ninth and tenth blocks of the fuzzy decision-making structure. In turn, the inputs to the seventh and eighth blocks are the values of the difference between the target and current configurations, as well as the previous value of the change in the angle of movement for each link of the robot manipulator, the outputs of the seventh and eighth blocks are preliminary values of the step of moving each of the links of the robot manipulator.
Каждый блок нечеткой структуры принятия решения характеризуется соответствующим дизайном функций принадлежности. Для седьмого блока разница между целевой и текущей конфигурациями первого звена двухзвенного робота-манипулятора как вход в этот блок описывается следующими четырьмя функциями принадлежности со значениями, которые измеряются в радианах и лежат в пределах от -2π до 2π: двумя трапециевидными «справа далеко от цели» и «слева далеко от цели»; двумя треугольными «справа близко от цели» «слева близко от цели». Тогда как предыдущее значение изменения угла перемещения первого звена описывается двумя трапециевидными и треугольной функциями со значениями, лежащими в пределах от -0,01571 до 0,01571 радиан: «шаг вправо», «шаг влево», «ноль». Предварительный шаг перемещения как выход седьмого блока описывается четырьмя функциями принадлежности, значения которых лежат в пределах от -0,01571 до 0,01571 радиан: две трапециевидные «шаг вправо» и «шаг влево», две треугольные «малый шаг вправо» и «малый шаг влево». Для восьмого блока разница между целевой и текущей конфигурациями второго звена двухзвенного робота-манипулятора как вход в этот блок описывается четырьмя функциями принадлежности со значениями, которые измеряются в радианах и лежат в пределах от -2π до 2π: двумя трапециевидными «справа далеко от цели» и «слева далеко от цели»; двумя треугольными «справа близко Each block of a fuzzy decision-making structure is characterized by a corresponding design of membership functions. For the seventh block, the difference between the target and current configurations of the first link of a two-link robot manipulator as an input to this block is described by the following four membership functions with values that are measured in radians and lie in the range from -2π to 2π: two trapezoidal “far from the target to the right” and “far left from the goal”; two triangular "close to the right", "close to the left". Whereas the previous value of the change in the angle of movement of the first link is described by two trapezoidal and triangular functions with values lying in the range from -0.01571 to 0.01571 radians: "step right", "step left", "zero". The preliminary move step as the output of the seventh block is described by four membership functions, whose values range from -0.01571 to 0.01571 radians: two trapezoidal “step to the right” and “step to the left”, two triangular “small step to the right” and “small” step to the left. " For the eighth block, the difference between the target and current configurations of the second link of the two-link robot manipulator as an input to this block is described by four membership functions with values that are measured in radians and lie in the range from -2π to 2π: two trapezoidal “far from the target to the right” and "Far to the left"; two triangular 'close right
от цели» «слева близко от цели». Предыдущее значение изменения угла перемещения второго звена описывается двумя трапециевидными и одной треугольной функциями со значениями, лежащими в пределах от -0,03142 рад до 0,03142 рад: «шаг вправо», «шаг влево», «ноль». Предварительный шаг перемещения как выход восьмого блока описывается четырьмя функциями принадлежности, значения которых лежат в пределах от -0,03142 рад до 0,03142 рад: две трапециевидные «шаг вправо» и «шаг влево», две треугольные «малый шаг вправо» и «малый шаг влево».from the target ”“ to the left close to the target ”. The previous value of the change in the angle of movement of the second link is described by two trapezoid and one triangular functions with values lying in the range from -0.03142 rad to 0.03142 rad: "step right", "step left", "zero". The preliminary move step as the output of the eighth block is described by four membership functions, the values of which lie in the range from -0.03142 rad to 0.03142 rad: two trapezoidal “step to the right” and “step to the left”, two triangular “small steps to the right” and “ a small step to the left. "
Выходы первой стадии нечеткой подсистемы (выходы седьмого и восьмого блоков) используются в качестве входов на вторую стадию этой подсистемы. В случае двухзвенного робота-манипулятора входами в девятый блок наряду с выходом седьмого блока выступают выход пятого блока (окончательное модифицированное значение расстояния между первым звеном и препятствием) и выход шестого блока (изменение окончательного модифицированного значения расстояния между первым звеном и препятствием). При этом десятый блок имеет следующие входы: выход восьмого блока, выход пятого блока (окончательное модифицированное значение расстояния между вторым звеном и препятствием) и выход шестого блока (изменение окончательного модифицированного значения расстояния между вторым звеном и препятствием). Выходами девятого и десятого блоков являются значения изменения угла перемещения соответствующего звена робота-манипулятора.The outputs of the first stage of the fuzzy subsystem (outputs of the seventh and eighth blocks) are used as inputs to the second stage of this subsystem. In the case of a two-link robot manipulator, the outputs of the fifth block (final modified value of the distance between the first link and the obstacle) and the output of the sixth block (change of the final modified value of the distance between the first link and the obstacle) act as inputs to the ninth block along with the output of the seventh block. The tenth block has the following inputs: the output of the eighth block, the output of the fifth block (the final modified value of the distance between the second link and the obstacle) and the output of the sixth block (change of the final modified value of the distance between the second link and the obstacle). The outputs of the ninth and tenth blocks are the values of the change in the angle of movement of the corresponding link of the robot manipulator.
Для девятого блока предварительный шаг перемещения первого звена двухзвенного робота-манипулятора как входной параметр описывается тремя функциями принадлежности, значения которых лежат в пределах от -0,01571 рад до 0,01571 рад: двумя трапециевидными «шаг вправо», «шаг влево»; одной треугольной «ноль». Окончательное модифицированное значение расстояния между первым звеном робота-манипулятора и препятствием описывается шестью функциями принадлежности, значения For the ninth block, the preliminary step of moving the first link of a two-link robot manipulator as an input parameter is described by three membership functions, whose values range from -0.01571 rad to 0.01571 rad: two trapezoidal “step to the right”, “step to the left”; one triangular "zero". The final modified value of the distance between the first link of the robotic arm and the obstacle is described by six membership functions, the values
которых лежат в пределах от -0,9 м до 0,9 м: двумя трапециевидными «далеко справа», «далеко слева» и четырьмя треугольными «около справа», «около слева», «близко справа», «близко слева». Изменение окончательного модифицированного значения расстояния между первым звеном робота-манипулятора и препятствием описывается шестью функциями принадлежности, значения которых лежат в пределах от -0,2 м до 0,2 м: двумя трапециевидными «отрицательное большое», «положительное большое»;which lie in the range from -0.9 m to 0.9 m: two trapezoidal “far right”, “far left” and four triangular “near right”, “near left”, “close right”, “close left”. The change in the final modified value of the distance between the first link of the robotic arm and the obstacle is described by six membership functions, the values of which lie in the range from -0.2 m to 0.2 m: two trapezoidal “negative large”, “positive large”;
четырьмя треугольными «отрицательное среднее», «положительное среднее», «отрицательное малое», «положительное малое». Выход девятого блока описывается семью функциями принадлежности, значение которых лежит в пределах от 0,01571 рад до 0,01571 рад: шестью трапециевидными «три шага вправо», «три шага влево», «два шага вправо», «два шага влево», «шаг вправо», «шаг влево»; треугольной «ноль».four triangular “negative average”, “positive average”, “negative small”, “positive small”. The output of the ninth block is described by seven membership functions, the value of which ranges from 0.01571 rad to 0.01571 rad: six trapezoidal “three steps to the right”, “three steps to the left”, “two steps to the right”, “two steps to the left”, “Step to the right”, “step to the left”; triangular "zero".
Для десятого блока предварительный шаг перемещения второго звена двухзвенного робота-манипулятора как входной параметр описывается тремя функциями принадлежности, значения которых лежат в пределах от -0,03142 рад до 0,03142 рад: двумя трапециевидными «шаг вправо», «шаг влево»; одной треугольной «ноль». Окончательное модифицированное значение расстояния между вторым звеном робота-манипулятора и препятствием описывается шестью функциями принадлежности, значения которых лежат в пределах от -1,35 м до 1,35 м: двумя трапециевидными «далеко справа», «далеко слева» и четырьмя треугольными «около справа», «около слева», «близко справа», «близко слева». Изменение окончательного модифицированного значения расстояния между вторым звеном робота-манипулятора и препятствием описывается шестью функциями принадлежности, значения которых лежат в пределах от -0,2 м до 0,2 м: двумя трапециевидными «отрицательное большое», «положительное большое»; четырьмя треугольными «отрицательное среднее», «положительное среднее», «отрицательное малое», «положительное малое». Выход десятого блока описывается семью функциями принадлежности, значение которых лежит в For the tenth block, the preliminary step of moving the second link of the two-link robot manipulator as an input parameter is described by three membership functions, the values of which lie in the range from -0.03142 rad to 0.03142 rad: two trapezoidal “step to the right”, “step to the left”; one triangular "zero". The final modified value of the distance between the second link of the robotic arm and the obstacle is described by six membership functions, whose values range from -1.35 m to 1.35 m: two trapezoidal "far right", "far left" and four triangular "about right ”,“ near left ”,“ close right ”,“ close left ”. The change in the final modified value of the distance between the second link of the robotic arm and the obstacle is described by six membership functions, the values of which lie in the range from -0.2 m to 0.2 m: two trapezoidal "negative large", "positive large"; four triangular “negative average”, “positive average”, “negative small”, “positive small”. The output of the tenth block is described by seven membership functions, the meaning of which lies in
пределах от 0,03142 рад до 0,03142 рад: шестью трапециевидными «три шага вправо», «три шага влево», «два шага вправо», «два шага влево», «шаг вправо», «шаг влево»; треугольной «ноль». Выходы девятого и десятого блока умножаются на коэффициенты усиления, полученные произведения поступают на исполнительное устройство одиннадцатого блока.limits from 0.03142 rad to 0.03142 rad: six trapezoidal “three steps to the right”, “three steps to the left”, “two steps to the right”, “two steps to the left”, “step to the right”, “step to the left”; triangular "zero". The outputs of the ninth and tenth blocks are multiplied by the gains, the resulting products are sent to the actuator of the eleventh block.
В системе планирования перемещения робота-манипулятора в неизвестной динамической среде реализуется внешняя и внутренняя обратная связь, которые реализуются посредством использования разницы между целевой и текущей конфигурации каждого звена робота-манипулятора в качестве входов в нечеткую подсистему и выходов второй стадии этой подсистемы как входов на ее первую стадию.In the system for planning the movement of the robotic arm in an unknown dynamic environment, external and internal feedback is realized, which is realized by using the difference between the target and current configuration of each link of the robotic arm as inputs to the fuzzy subsystem and outputs of the second stage of this subsystem as inputs to its first stage.
Полезная модель поясняется чертежами (фиг.1 и фиг.2). На фиг 1. представлена структура системы планирования перемещения робота-манипулятора в неизвестной динамической среде. На фиг.2 показана структура трехслойной нейронной сети с блоками кодирования и декодирования. Система планирования перемещения робота-манипулятора в неизвестной динамической среде состоит из следующих блоков: блок 1 - инфракрасные датчики для измерения расстояния; блок 2 - блок вычисление минимального расстояния; блок 3 - блок кодирования; блок 4 - трехслойная нейронная сеть; блок 5 - блок декодирования; блок 6 - блок вычисления изменения расстояния; блок 7 - нечеткий блок первого звена на первой стадии нечеткой подсистемы принятия решения; блок 8 - нечеткий блок второго звена на первой стадии нечеткой подсистемы принятия решения; блок 9 - нечеткий блок первого звена на второй стадии нечеткой подсистемы принятия решения; блок 10 - нечеткий блок второго звена на второй стадии нечеткой подсистемы принятия решения; блок 11 - исполняющее устройство.The utility model is illustrated by drawings (figure 1 and figure 2). In Fig 1. presents the structure of the planning system for the movement of the robot manipulator in an unknown dynamic environment. Figure 2 shows the structure of a three-layer neural network with blocks of encoding and decoding. The system for planning the movement of a robotic arm in an unknown dynamic environment consists of the following blocks: block 1 — infrared sensors for measuring distance; block 2 - block calculating the minimum distance; block 3 - coding block; block 4 - a three-layer neural network; block 5 - block decoding; block 6 - unit for calculating the change in distance; block 7 - the fuzzy block of the first link at the first stage of the fuzzy decision subsystem; block 8 is a fuzzy block of the second link at the first stage of the fuzzy decision subsystem; block 9 is a fuzzy block of the first link in the second stage of the fuzzy decision subsystem; block 10 - the fuzzy block of the second link in the second stage of the fuzzy decision subsystem; block 11 - executing device.
На фиг.1 обозначены следующие параметры: d1R и d1L - минимальное расстояния между первым звеном робота-манипулятора и ближайшими препятствиями, лежащими справа и слева от него; d2R и d2L - минимальное Figure 1 shows the following parameters: d 1R and d 1L - the minimum distance between the first link of the robot manipulator and the nearest obstacles lying to the right and left of it; d 2R and d 2L - minimum
расстояния между первым звеном робота-манипулятора и ближайшими препятствиями, лежащими справа и слева от него; d1o и d2o - окончательные модифицированные значения расстояний между первым и вторым звеном робота-манипулятора и препятствиями; Δd1о и Δd2о - изменения модифицированных значений расстояний между первым и вторым звеном робота-манипулятора и препятствиями; θ1g и Δθ2g - целевая конфигурация первого и второго звена робота-манипулятора; Δθ1g(i+1) и Δθ2g(i+1) - разности между целевой и текущей конфигурациями первого и второго звеньев робота-манипулятора; Sθ1(i+1) и Sθ2(i+1) - предварительный шаг перемещения первого и второго звеньев робота-манипулятора; Δθ1(i+1) и Δθ2(i+1) - изменения углов перемещения первого и второго звеньев робота-манипулятора; kF1 и kF2 - коэффициенты усиления; θ1(i) и θ2(i) - предыдущие значения углов перемещения первого и второго звеньев робота-манипулятора.the distance between the first link of the robotic arm and the closest obstacles to the right and left of it; d 1o and d 2o - final modified values of the distances between the first and second link of the robotic arm and obstacles; Δd 1 ° and 2 ° Δd - change modified values of distances between the first and the second link of the robot manipulator and obstacles; θ 1 g and Δθ 2 g - target configuration of the first and second links of the robot manipulator; Δθ 1 g (i + 1) and Δθ 2 g (i + 1) are the differences between the target and current configurations of the first and second links of the robotic arm; Sθ 1 (i + 1) and Sθ 2 (i + 1) - a preliminary step of moving the first and second links of the robotic arm; Δθ 1 (i + 1) and Δθ 2 (i + 1) - changes in the angles of movement of the first and second links of the robot manipulator; k F1 and k F2 are gain factors; θ 1 (i) and θ 2 (i) are the previous values of the angles of movement of the first and second links of the robot manipulator.
Изображенная на фиг.2 структура содержит блок кодирования, трехслойную нейронную сеть и блок декодирования, где Dθ1, Dθ2, D1R, D1L, D2R, D2L - коды соответственно Δθ1g(i+1), Δθ2g(i+1), d1R, d1L, d2R, d2L; D1o, D2o - закодированные выходы трехслойной нейронной сети, которые используются для определения окончательных значений модифицированных расстояний между звеньями робота-манипулятора и препятствиями; b1,1 и b1,40 - значения смещений соответственно первого и сорокового нейрона первого скрытого слоя, b2,1 и b2,25 - значения смещений соответственно первого и двадцать пятого нейрона второго скрытого слоя, b3,1 и b3,2 - значения смещений соответственно первого и второго нейрона второго скрытого слоя.The structure depicted in FIG. 2 contains a coding unit, a three-layer neural network and a decoding unit, where D θ1 , D θ2 , D 1R , D 1L , D 2R , D 2L are codes Δθ 1 g (i + 1), Δθ 2 g, respectively (i + 1), d 1R , d 1L , d 2R , d 2L ; D 1o , D 2o - encoded outputs of a three-layer neural network, which are used to determine the final values of the modified distances between the links of the robot manipulator and obstacles; b 1.1 and b 1.40 are the displacements of the first and fortieth neurons of the first hidden layer, b 2.1 and b 2.25 are the displacements of the first and twenty-fifth neurons of the second hidden layer, respectively, b 3.1 and b 3 , 2 — displacement values of the first and second neuron of the second hidden layer, respectively.
Считанная внешними инфракрасными датчиками, расположенными на звеньях робота-манипулятора, информация об окружающей среде поступает во второй блок, где она преобразуется в матричную форму и происходит поиск минимального значения расстояния между соответствующим звеном робота и расположенными слева и справа от него препятствиями. Затем значения d1R, d1L, d2R и d2L месте с Δθ1g(i+1) и Δθ2g(i+1), преобразованными в сигналы Read by external infrared sensors located on the links of the robotic arm, the environmental information enters the second block, where it is converted into a matrix form and the minimum distance between the corresponding link of the robot and the obstacles to the left and right of it is searched. Then the values of d 1R , d 1L , d 2R and d 2L place with Δθ 1 g (i + 1) and Δθ 2 g (i + 1) converted to signals
направления и вида движения каждого звена робота-манипулятора, кодируются в третьем блоке (Dθ1, Dθ2, D1R, D1L, D2R, D2L) и поступают в нейронную сеть, обученную на основе полной классификационной таблицы, состоящей из двести пятидесяти шести позиций, по методу обратного распространения ошибки. Примеры функционирования подсистемы классификации приведен в табл.1. Выходы трехслойной нейронной сети (D1o, D2o) передаются в блок декодирования, выходом которого являются параметры d1o и d2o.the direction and type of movement of each link of the robot manipulator are encoded in the third block (Dθ 1 , Dθ 2 , D 1R , D 1L , D 2R , D 2L ) and enter the neural network trained on the basis of a complete classification table consisting of two hundred and fifty six positions, by the method of back propagation of error. Examples of the functioning of the classification subsystem are given in table 1. The outputs of the three-layer neural network (D 1o , D 2o ) are transmitted to the decoding unit, the output of which is the parameters d 1o and d 2o .
Отметим, что Dθj=0 - непрерывное перемещение звена j влево; Dθj=1 - непрерывное перемещение звена j вправо; Dθj=2 - один шаг звена j налево; Dθj=3 - один шаг звена j направо. djmax - максимальное значение расстояния между звеном j и препятствием из нечеткого диапазона; djL - реальное расстояние между звеном j и ближайшим препятствием слева; djR - реальное расстояние между звеном j и ближайшим препятствием справа; ОШП - один шаг вправо, ОШЛ - один шаг влево, которые рассчитываются как окончательная разница между углами звеньев в целевой и текущей конфигурации.Note that Dθ j = 0 is the continuous movement of link j to the left; Dθ j = 1 - continuous movement of link j to the right; Dθ j = 2 - one step of link j to the left; Dθ j = 3 - one step of link j to the right. d jmax is the maximum value of the distance between the link j and the obstacle from the fuzzy range; d jL is the real distance between link j and the nearest obstacle on the left; d jR is the real distance between link j and the nearest obstacle to the right; OSP - one step to the right, OSL - one step to the left, which are calculated as the final difference between the corners of the links in the target and current configuration.
Затем d1o, d2o, Δd1о и Δd2о поступают в нечеткую подсистему принятия решения, состоящую из двух стадий. Первая стадия предполагает функционирование седьмого и восьмого блоков, входами которого являются соответственно: Δθ1g(i+1)=θ1g-θ1(i), Δθ2g(i+1)=θ2g-θ2(i), Δθ1(i+1) и Δθ2(i+1). Входные параметры для этих блоков вычисляются с использованием центроидного метода в рамках приведения к четкости:Then d 1o , d 2o , Δd 1o and Δd 2o enter the fuzzy decision subsystem, which consists of two stages. The first stage involves the operation of the seventh and eighth blocks, the inputs of which are, respectively: Δθ 1 g (i + 1) = θ 1 g-θ 1 (i), Δθ 2 g (i + 1) = θ 2 g-θ 2 (i ), Δθ 1 (i + 1) and Δθ 2 (i + 1). The input parameters for these blocks are calculated using the centroid method as part of the reduction to clarity:
где bk - центр ФП правила (k); - обозначает площадь ФП.where b k is the center of the rule rule (k); - indicates the area of the FP.
Пример нечетких базовых правил функционирования седьмого и восьмого блоков:An example of fuzzy basic rules for the functioning of the seventh and eighth blocks:
- если Δθ1(i)=ШП и Δθ1g(i+1)=БПЦ, тогда Sθ1(i+1)=МШП;- if Δθ 1 (i) = NW and Δθ 1 g (i + 1) = BPC, then Sθ 1 (i + 1) = NWM;
- если Δθ1(i)=Н и Δθ1g(i+1)=БЛЦ, тогда Sθ1(i+1)=МШЛ;- if Δθ 1 (i) = H and Δθ 1 g (i + 1) = BLT, then Sθ 1 (i + 1) = LSS;
- если Δθ2(i)=ШП и Δθ2g(i+1)=БПЦ, тогда Sθ2(i+1)=МШП;- if Δθ 2 (i) = NW and Δθ 2 g (i + 1) = BPC, then Sθ 2 (i + 1) = NWM;
- если Δθ2(i)=Н и Δθ2g(i+1)=БЛЦ, тогда Sθ2(i+1)=МШЛ, где ШП - шаг вправо; БПЦ - близко справа от цели, МШП - малый шаг вправо, МШЛ - малый шаг влево, БЛЦ - близко слева от цели.- if Δθ 2 (i) = H and Δθ 2 g (i + 1) = BLT, then Sθ 2 (i + 1) = MBL, where NW is a step to the right; BOC - close to the right of the target, WBM - small step to the right, WML - small step to the left, BLC - close to the left of the target.
Выходами седьмого и восьмого блоков являются Sθ1(i+1) и Sθ2(i+1), при этом Sθ1(i+1), d1o, Δd1o используются в качестве входов в девятый блок, а Sθ2(i+1), d2o, Δd2o - как входы в десятый блок. Входные параметры для этих блоков вычисляются следующим образом:The outputs of the seventh and eighth blocks are Sθ 1 (i + 1) and Sθ 2 (i + 1), while Sθ 1 (i + 1), d 1o , Δd 1o are used as inputs to the ninth block, and Sθ 2 (i +1), d 2o , Δd 2o - as inputs to the tenth block. The input parameters for these blocks are calculated as follows:
Пример нечетких базовых правил функционирования девятого и десятого блоков:An example of fuzzy basic rules for the functioning of the ninth and tenth blocks:
- если d1o(i+1)=ДП и Sθ1(i+1)=Н и Δd1o(i+1)=ПБ, тогда Δθ1(i+1)=ШЛ;- if d 1o (i + 1) = DP and Sθ 1 (i + 1) = Н and Δd 1o (i + 1) = ПБ, then Δθ 1 (i + 1) = ШЛ;
- если d1o(i+1)=ОЛ и Sθ1(i+1)=Н и Δd1o(i+1)=ОМ, тогда Δθ1(i+1)=Н;- if d 1o (i + 1) = ОЛ and Sθ 1 (i + 1) = Н and Δd 1o (i + 1) = ОМ, then Δθ 1 (i + 1) = Н;
- если d2o(i+1)=ДП и Sθ2(i+1)=Н и Δd2o(i+1)=ПБ, тогда Δθ2(i+1)=2ШЛ;- if d 2o (i + 1) = DP and Sθ 2 (i + 1) = Н and Δd 2o (i + 1) = PB, then Δθ 2 (i + 1) = 2 ШЛ;
- если d2o(i+1)=ОЛ и Sθ2(i+1)=Н и Δd2o(i+1)=ОМ, тогда Δθ2(i+1)=2ШП, где ДП - далеко справа, ПБ - положительное большое, ШЛ - шаг влево, ОЛ -около слева, ОМ - отрицательное малое, 2ШЛ - два шага влево, 2ШП - два шага вправо.- if d 2o (i + 1) = ОЛ and Sθ 2 (i + 1) = Н and Δd 2o (i + 1) = ОМ, then Δθ 2 (i + 1) = 2 ШП, where ДП is far to the right, ПБ - positive large, SL - a step to the left, OL - about the left, OM - negative small, 2SH - two steps to the left, 2ShP - two steps to the right.
Δθ1(i+1) и Δθ2 (i+1) - выходы девятого и десятого блоков, которые умножаются на коэффициенты усиления, уменьшающие или увеличивающие значения изменение угла перемещения первого и второго звеньев робота-манипулятора на каждой программной итерации. Полученные значения поступают на соответствующее звено исполнительное устройство.Δθ 1 (i + 1) and Δθ 2 (i + 1) are the outputs of the ninth and tenth blocks, which are multiplied by gain factors that decrease or increase the change in the angle of movement of the first and second links of the robot manipulator at each program iteration. The obtained values are sent to the corresponding link actuator.
Эффективное использование полезной модели ограничено, во-первых, скоростью движения неизвестных динамических препятствий, которая на каждой программной итерации не должна превышать максимальную скорость перемещения робота-манипулятора, во-вторых, ситуациями невозможности избежания столкновений с неизвестными препятствиями из-за особенностей их местоположения, когда в качестве решения выступает остановка перемещения робота-манипулятора.The effective use of the utility model is limited, firstly, by the speed of unknown dynamic obstacles, which at each program iteration should not exceed the maximum speed of the robot manipulator, and secondly, by situations of impossibility of avoiding collisions with unknown obstacles due to the peculiarities of their location, when as a solution, stop the movement of the robot manipulator.
Claims (1)
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2008151684/22U RU83729U1 (en) | 2008-12-25 | 2008-12-25 | ROBOT-MANIPULATOR MOVEMENT PLANNING SYSTEM IN AN UNKNOWN DYNAMIC ENVIRONMENT |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2008151684/22U RU83729U1 (en) | 2008-12-25 | 2008-12-25 | ROBOT-MANIPULATOR MOVEMENT PLANNING SYSTEM IN AN UNKNOWN DYNAMIC ENVIRONMENT |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU83729U1 true RU83729U1 (en) | 2009-06-20 |
Family
ID=41026194
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2008151684/22U RU83729U1 (en) | 2008-12-25 | 2008-12-25 | ROBOT-MANIPULATOR MOVEMENT PLANNING SYSTEM IN AN UNKNOWN DYNAMIC ENVIRONMENT |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU83729U1 (en) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2661964C2 (en) * | 2016-04-12 | 2018-07-23 | Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт автоматики и процессов управления Дальневосточного отделения Российской академии наук (ИАПУ ДВО РАН) | Method for automatic formation of smooth movement trajectories of a mobile robot in unknown environment |
| RU2696508C1 (en) * | 2018-08-31 | 2019-08-02 | Общество с ограниченной ответственностью "АРКОДИМ" | Industrial robot manipulator with double encoder system and its positioning method |
-
2008
- 2008-12-25 RU RU2008151684/22U patent/RU83729U1/en not_active IP Right Cessation
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2661964C2 (en) * | 2016-04-12 | 2018-07-23 | Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт автоматики и процессов управления Дальневосточного отделения Российской академии наук (ИАПУ ДВО РАН) | Method for automatic formation of smooth movement trajectories of a mobile robot in unknown environment |
| RU2696508C1 (en) * | 2018-08-31 | 2019-08-02 | Общество с ограниченной ответственностью "АРКОДИМ" | Industrial robot manipulator with double encoder system and its positioning method |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Zhang et al. | Mutual-collision-avoidance scheme synthesized by neural networks for dual redundant robot manipulators executing cooperative tasks | |
| Zhang et al. | Real-time kinematic control for redundant manipulators in a time-varying environment: Multiple-dynamic obstacle avoidance and fast tracking of a moving object | |
| Zhou et al. | Learning via-point movement primitives with inter-and extrapolation capabilities | |
| Dong et al. | Formation control strategy for nonholonomic intelligent vehicles based on virtual structure and consensus approach | |
| Park et al. | Adaptive formation control of electrically driven nonholonomic mobile robots with limited information | |
| Xu et al. | Motion planning of manipulators for simultaneous obstacle avoidance and target tracking: An RNN approach with guaranteed performance | |
| Abiyev et al. | Fuzzy control of omnidirectional robot | |
| Ren et al. | A new fuzzy intelligent obstacle avoidance control strategy for wheeled mobile robot | |
| Hu et al. | Robot positioning error compensation method based on deep neural network | |
| Rasheed et al. | Static and dynamic path planning algorithms design for a wheeled mobile robot based on a hybrid technique | |
| Medjoubi et al. | Design and study of an adaptive fuzzy logic-based controller for wheeled mobile robots implemented in the leader-follower formation approach | |
| Hu et al. | Nmpc-mp: Real-time nonlinear model predictive control for safe motion planning in manipulator teleoperation | |
| Chen et al. | Optimizing the obstacle avoidance trajectory and positioning error of robotic manipulators using multigroup ant colony and quantum behaved particle swarm optimization algorithms | |
| RU83729U1 (en) | ROBOT-MANIPULATOR MOVEMENT PLANNING SYSTEM IN AN UNKNOWN DYNAMIC ENVIRONMENT | |
| Boubezoula et al. | Robust-flatness controller design for a differentially driven wheeled mobile robot | |
| Dubey et al. | Path planning of mobile robot using reinforcement based artificial neural network | |
| Sun et al. | Hybrid task constrained planner for robot manipulator in confined environment | |
| RU83728U1 (en) | INTELLIGENT MANAGEMENT SYSTEM FOR ROBOT-MANIPULATOR MOVEMENT | |
| Mou | Research on the formation method of omnidirectional mobile robot based on dynamic sliding mode control | |
| Yu et al. | Time-optimal trajectory planning of robot based on improved adaptive genetic algorithm | |
| Haruna et al. | Path tracking control of four wheel unmanned ground vehicle using optimized FOPID controller | |
| Wang et al. | Optimizing robot arm reaching ability with different joints functionality | |
| Wei et al. | 3-D path planning using neural networks for a robot manipulator | |
| Yang et al. | An obstacle avoidance and trajectory tracking algorithm for redundant manipulator end | |
| CN111694273A (en) | Design method for fuzzy self-adaptive control of double-joint manipulator |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| MM1K | Utility model has become invalid (non-payment of fees) |
Effective date: 20091226 |
|
| NF1K | Reinstatement of utility model |
Effective date: 20120320 |
|
| MM1K | Utility model has become invalid (non-payment of fees) |
Effective date: 20131226 |