TARIFNAME UÇ EYLEYICI MEKANIZMASI ILE NESNE MANIPÜLASYONU IÇIN HIBRIT KUVVET-KONUM KONTROLÜ TABANLI KAYMA ÖNLEYICI KARAR MEKANIZMASI VE KONTROL ALGORITMASI Teknik Alan Bu bulusI endüstride verimliligi artirmak için kullanilan robotik üretim hatlarinda nesne manipülasyonunu iyilestirmek, yumusak, kirilgan, rijit vb. çesitli nesnelere uygulanabilecek mekatronik, robotik, programlama ve kontrol temellerine dayanan ve yumusak, kirilgan, rijit Vb. çesitli nesnelerin tasinmasini veya hareket ettirilmesini saglayan bir karar mekanizmasi ve kontrol algoritmasi ile ilgilidir. Önceki Teknik Endüstriyel robotlar, belirli sayida eksene ve uzva sahip, dönel ve/veya kayar eklemler ve bu eklemleri hareketlendiren aktüatörleri sayesinde önceden programlanarak ögretilen yörüngeleri tekrarlanabilir bir biçimde takip eden, son uzvuna bagli bir uç islevci vasitasiyla parça, malzeme ve is takimi gibi nesneleri tasiyarak endüstride is yapan makineler seklinde tanimlanabilir. Ilk kez 20. yüzyilin baslarinda Karel Gapek isimli bir oyun yazari tarafindan kullanilan robot sözcügünün, edebiyat ve sonrasinda bilim dünyasinda uyandirdigi yanki günden güne büyüyerek Yapay Zeka kavrami ile birlesmis ve teknolojideki ilerlemelere öncülük etmistir. Bu sayede kontrollü bir biçimde ilerleyen robotik bilimi yari- iletkenler, yapay zeka, güç elektronigi, bilgisayarla görme, programcilik, haberlesme, kontrol, mekatronik sistemler, malzeme bilimi gibi pek çok disiplinle bütünleserek gelisimini sürdürmektedir. Geçmisten günümüze robot kollari, mobil robotlar, insansi robotlar, örümceksi robotlar, medikal robotlar ve hatta uzay arastirmalari için kullanilan robotlar, her geçen gün yeni teknolojilerle entegre edilmekte ve insanligin yasamini kolaylastirmak üzere kullanima sunulmaktadir. Endüstriyel manipülatörler üretimde kaliteyi ve verimi belirgin bir biçimde artirmaktadirlar. Islemlerini yorulmaksizin gerçeklestirebilmekte ve insana kiyasla çok daha hizli ve güvenli çalisabilmektedirler. Yüksek sesler, zararli isinlar, yüksek sicakliklar gibi olumsuz etmenlerden etkilenmemektedirler. Önceden programlanarak ögretilen islemleri, çok yüksek hassasiyetle defalarca tekrarlayabilmektedirler. Ilk kurulum maliyetleri yüksek olmasina karsin, uzun vadede daha karli bir yatirim niteligindedir ve günümüzde orta ölçekli firmalar tarafindan dahi tercih edilmeye baslanmistir. Tüm bu avantajlarina karsin, bir tehlike aninda robot manipülatörün müdahale yetenekleri programiyla kisitlidir ve beklenmedik bir durumla karsilastiginda insan gibi reaksiyon göstermesi mümkün olmamaktadir. Bunun yanisira hareketleri insana nispeten çok daha hassas ve tekrarlanabilir olsa dahi, çalisma uzayi uzuv ve eklemleriyle sinirlanmaktadir. Endüstriyel robotlar, kullanicinin programlamasina bagimli çalismakta ve farkli bir amaçla kullanilmasi için yeniden pro gramlanmaya ihtiyaç duymaktadirlar. Günümüzde robotlar, büyük üretim tesislerinde tasima-dizme, döndürme-çevirme, karistirma, kaynak, boyama, kesme, delme, bileme, cilalama ve çapak temizleme gibi islemlerde, montaj ve demontaj proseslerinde kullanilmaktadir. Robotlarin hareket prensipleri, uç islevcinin izleyecegi yörüngenin dönüsüm matrisleri vasitasiyla mutlak koordinat sistemine oturtulmasi ve bu koordinatlarin kinematik hesaplamalar yardimiyla eklem kayma ve/veya dönme miktarlarina çevrilmesi ve aktüatörlere iletilmesi esasina dayanir. Endüstriyel robotlarda islenecek yörünge çevrimiçi ve çevrimdisi programlama yöntemleri ile tayin edilir. Çevrimiçi programlama, robota bagli kumanda paneli (teach pendant) yardimiyla yapilir ve robota izletilecek yörünge, butonlar ve kumanda yapilari ile robota izletilir, belirlenen noktalar kaydedilir ve böylece robota tanitilir. Robota tanitilan bu noktalar robot programlama dilindeki komutlara çevrilir. Çevrimdisi programlama ise robotun destekledigi bir programlama dili üzerinden kodlamalar yoluyla yazilimsal olarak programlama islemidir. Günümüz robot kumanda panellerinin çogunda dokunmatik panel üzerinde kodlamalar yapmak da mümkün olmaktadir. Öte yandan endüstriyel robot üreticileri tarafindan hazirlanan ve robotlarin yaninda kullanicilarin hizmetine sunulan grafik tabanli programlar sayesinde robot ve çalisma sahasi üç boyutlu olarak simüle edilebilmekte ve yörüngenin belirlenmesi bu sekilde çevrimdisi olarak gerçeklestirilebilmektedIr. Yörünge tayin islemi, tüm bu yöntemlerin yanisira son yillardaki bilgisayar görüsü (computer vision) alanindaki teknolojik gelismeler neticesinde kameradan alinan görüntü verilerinin filtreleme ve kenar belirleme algoritmalari gibi görüntü isleme tekniklerine tabi tutularak koordinatlara dönüstürülmesiyle de yapilabilmektedir. Mevcut durumda literatürde ve endüstride kullanilan uç eyleyici (gripper) mekanizmalarin birçogu sert nesnelerin manipülasyonu üzerinden gerçeklestirilen kontrol metotlarina dayanmaktadir. Bu asamada, sadece parmaklarin konumlarinin kontrolü üzerinden nesne etkilesiminin çogu on/off olan uygulamalari barindirmaktadir. Bunun yani sira, parmak mekanizmalarina kuvvet sensörü yerlestirilen veya temas sensörü kullanilan uygulamalar mevcuttur. Temas sensörü kullanilan uygulamalarda ise parmaklarin pozisyonlari sensör etkilesimi sonucuna göre aç/kapa seklinde gerçeklestirilmektedir. Bu uygulamalarin ortak problemi manipüle edilen nesnenin sertlik ve boyut gibi fiziksel özelliklerinin çesitliligine göre yetersiz kalmalaridir. Çesitli nesnelerin manipülasyonu açisindan sadece konum kontrolü kullanilan uygulamalar yetersiz kalirken, uygulanacak kuvvet referansi belirlenemedigi zaman nesne parmaklar arasindan kayabilmektedir. Kayma Vb. hatalarda sadece kullanici tarafindan belirlenmis kuvvet kontrolü kullanilan uygulamalar da yetersiz kalmaktadir. Uç eyleyici mekanizmasinin farkli görevleri yerine getirebilinesi için etkilesime geçtigi nesnelerle efektif bir sekilde çalisabilinesi gerekmektedir. Literatürde bulunan tasarimlarin birçogu kati cisimleri (deforme olmayan sert cisimler) temel alinarak tasarimlar gerçeklestirilmistir. Bu da daha hassas malzemelerin/nesnelerin etkilesiminde nesnelere zarar verecek boyutta etkilesimlere neden olmaktadir. Bu sorunu çok serbestlik derecesine sahip hassas kuvvet sensörleri kullanarak ve bu bilgileri yazilim ile yorumlayip kontrol edilmesine dayanan hata ihtimali büyük, pahali ve yetersiz sonuçlar dogurabilecek çözümler üzerine dumlmustur. Ayrica, bu çözüm metotlari bile Endüstri 4.0 kapsaminda insan robot etkilesimli çalismalar açisindan güvenlik zafiyeti dogurabilmektedir. Bu amaç için tasarlanan mekanizmanin çevreye olan hassasiyetini yapay olarak saglamak yeterli olmamaktadir. Bunun yani sira, nesnelerin manipülasyonu esnasinda kayma veya yeterli kavrama olusmamasi durmnunda nesneye zarar verebilmesi vb gibi hatalarin ortaya çikmasi mümkün olmaktadir. Hem uyarlanabilir kuvvet kontrolü hem de konum kontrolünün yapildigi ve bunlarin disinda nesnenin yüzey pürüzsüzlügü gibi fiziksel Özelliklerin dikkate alinarak gerçeklestirilen kontrol algoritmalari mevcut degildir. Basvuru konusu bulusta yer alan karar ve kontrol algoritmasi, uyarlanabilir (adaptii) kuvvet ve konum kontrollü hibrid bir sekilde kullanilarak sertligi, boyutlari ve yüzey pürüzlülügü bilinmeyen herhangi bir nesnenin kaymadan ve zarar görmeden manipülasyonunu saglamaktadir. Karar ve kontrol algoritmasi ile kuvvet sensörlerinin ardisik bir biçimde kullanilarak nesne manipülasyonu esnasinda kayma olup olmadigini ve kavrama bilgisi elde edilmektedir. Kuvvet sensörlerinin parmak üzerindeki konumundan elde edilen bilgi islenerek kullanici tarafindan belirlenen ve baslangiçta uygulanan kuvvet referansinin nesnenin kaymadan ve nesneye zarar vermeden gerekli en az kuvvet degeri elde edilecek sekilde güncellenmesini mümkün kilmaktadir. Karar ve kontrol algoritmasinda konum kodlayicilari sayesinde parmaklarin konumu ve nesnenin boyutlari hakkinda bilgi alinabilmektedir. Basvuru konusu bulustaki karar ve kontrol algoritmasindaki kuvvet sensörleri ile nesne etkilesimi esnasinda temas kuvveti degeri elde edilebilmektedir. Basvuru konusu bulustaki karar ve kontrol algoritmasi ile daha güvenli nesne etkilesimi, hibrid kuvvet-konum kontrolörü tabanli kayma önleyici uyarlanabilir kuvvet-karar mekanizmasi tasarlanarak saglanmistir. Buna ek olarak, farkli sertlikteki/hassasiyetteki nesnelerin etkili bir sekilde manipülasyonu mümkün olmaktadir. Basvuru konusu bulustaki algoritma bunlari yaparken hassas nesnelerin etkilesimi esnasinda kuvvet kontrolörüne, kavrama/tutma asamasi için ise konum kontrolcüsüne öncelik veren ve kuvvet sensörlerinde toplanan veri sayesinde kullanici tarafinda belirlenen referans degerinin degistirilmesi saglamaktadir. Basvuru konusu bulus, Endüstri 4.0 kapsaminda üretim verimliligi artirmak amaciyla nesne-robot etkilesimi açisindan önemli bir rol oynamaktadir. Bu sayede, farkli nesne tiplerinin (metal, plastik, kagit, gida vb.) manipülasyonu güvenli bir sekilde gerçeklestirilmesi mümkün olmaktadir. Mevcut teknikte basvuru konusu bulusta yer alan teknik özellikler ve basvuru konusu bulusun sagladigi teknik etkilere iliskin bir açiklama yer almamaktadir. Mevcut uygulamalarda Endüstride üretim verimliligini artirmak için kullanilan robotik üretim hatlarinda nesne manipülasyonunu iyilestirmek ve yumusak, kirilgan, rijit vb. çesitli nesnelere uygulanabilecek mekatronik, robotik, programlama ve kontrol temellerine dayanan ve yumusak, kirilgan, rijit vb, çesitli nesnelerin tasinmasini veya hareket ettirilmesini saglayan bir kontrol mekanizmasi ve algoritmasina rastlanilmamaktadir. Bulusun Amaçlari Bu bulusun amaci, Uyarlanabilir (adaptif) kuvvet ve konum kontrolünü hibrid bir sekilde kullanilarak sertligi, boyutlari ve yüzey pürüzlülügü bilinmeyen herhangi bir nesnenin kaymadan ve zarar görmeden manipülasyonunu saglayan bir karar mekanizmasi ve kontrol algoritmasi gerçeklestirmektir. Bu bulusun bir diger amaci, kuvvet sensörlerinin ardisik bir biçimde kullanilarak nesne manipülasyonu esnasinda kayma olup olmadigini ve kavrama bilgisi elde edilmesini saglayan bir karar mekanizmasi ve kontrol algoritmasi gerçeklestirmektir. Bu bulusun bir diger amaciI kuvvet sensörlerinin parmak üzerindeki konumundan elde edilen bilgi islenerek kullanici tarafindan belirlenen ve baslangiçta uygulanan kuvvet referansinin nesnenin kaymadan ve nesneye zarar vermeden gerekli en az kuvvet degeri elde edilecek sekilde güncellenmesini mümkün kilan bir karar mekanizmasi ve kontrol algoritmasi gerçeklestirmektir. Bu bulusun bir diger amaci, konum kodlayicilari sayesinde parmaklarin konumu ve nesnenin boyutlari hakkinda bilgi alinmasini saglayan bir karar mekanizmasi ve kontrol algoritmasi gerçeklestirmektir. Bu bulusun bir diger amaci, kuvvet sensörleri ile nesne etkilesimi esnasinda temas kuvveti degeri elde edilen bir karar mekanizmasi ve kontrol algoritmasi gerçeklestirmektir. Bu bulusun bir diger amaci, daha güvenli nesne etkilesimi hibrid kuvvet-konum kontrolörü tabanli kayma önleyici uyarlanabilir kuvvet-karar mekanizmasi tasarlanarak bir karar mekanizmasi ve kontrol algoritmasi gerçeklestirmektir, Bu bulusun bir diger amaci, farkli sertlikteki/hassasiyetteki nesnelerin etkili bir sekilde manipülasyonu mümkün olmasini saglayan bir karar mekanizmasi ve kontrol algoritmasi gerçeklestirmektir. Bu bulusun bir diger amaci, hassas nesnelerin etkilesimi esnasinda kuvvet kontrolörüne, kavrama/tutma asamasi için ise konum kontrolcüsüne öncelik veren ve kuvvet sensörlerinde toplanan veri sayesinde kullanici tarafinda belirlenen referans degerinin degistirilmesi saglayan bir karar mekanizmasi ve kontrol algoritmasi gerçeklestirmektir. Bu bulusun bir diger amaci, Endüstri 4.0 kapsaminda üretim verimliligi artirmak amaciyla nesne-robot etkilesimi açisindan önemli bir rol oynayan bir karar mekanizmasi ve kontrol algoritmasi gerçeklestirmektir. Bulusun Kisa Açiklamasi Bu bulusun amacina ulasmak için gerçeklestirilen, ilk istem ve bu isteme bagli diger istemlerde tanimlanan bir karar mekanizmasi için kontrol algoritmasinda öncelikle nesne manipülasyonu için hibrid kuvvet-konum kontrolü tabanli kayma Önleyici kontrol mekanizmasinda kullanici tarafindan Seri haberlesme kullanarak mikro islemciyle parmaklara konum referans sinyali göndermektedir. Kullanici tarafindan Seri haberlesme kullanarak mikro islemciyle parmaklara ile nesne arasindaki etkilesimin kuvvet referans sinyali gönderilmektedir. Parmaklardan elde edilen kuvvet bilgisinin geçmis bilgiler ile vektörel olarak mukayese edilmesi ile nesneler kavranmaktadir. Nesnelerin kavramasi, manipülasyonu ve kaymasi hakkindaki bilgilenn hesaplanarak kuvvet referansinin otomatik olarak degistirildigi karar mekanizmasi kontrol etmektedir. Parmaklarin konum ve kuvvet hatasindan hesaplanan ve motorlari aktive etmek için gerekli olan kumanda sinyali elde edilmektedir. Elde edilen bu sinyal motor sürücülerine mikro islemci tarafindan konektörler araciligi ile gönderilmektedir. Konum referansi ile parmaklarin mevcut konumu arasindaki hata hesabi sonucunda matematiksel olarak konum kontrol sinyali üretilmektedir. Karar mekanizmasinin çikisinda üretilen sinyal ile parmaklara yerlestirilmis olan kuvvet sensörlerinden elde edilen sinyaller ile hesaplanan hata degerinin tasarlanan kuvvet kontrolörü sayesinde kuvvet kontrol sinyali üretilmektedir. Üretilen konum ve kuvvet sinyallerinin matematiksel olarak toplanmasi ile motoru sürebilmek için gerekli olan kumanda sinyali elde edilmektedir. Parmaklarda bulunan konum sensörlerinden elde edilen ve konum referansi ile karsilastirmak için kullanilan parmaklarin mevcut konumunu gösteren sinyal üretilmektedir. Parmaklara ardisik olarak yerlestirilen kuvvet sensörlerinden vektörel sinyal degeri elde edilmektedir. Kuvvet sensörlerinden elde edilen sinyal son olarak karar mekanizmasina iletilmektedir. Böylece kayma önlenerek yumusak, kirilgan, rijit vb. çesitli nesnelerin tasinmasi veya hareket ettirilmesi saglanabilmektedir. Bulusun Ayrintili Açiklamasi Bu bulusun amacina ulasmak için gerçeklestirilen uç eyleyici karar mekanizmasi ve kontrol algoritmasi, ekli sekillerde gösterilmis olup bu sekiller; Sekil 1. Uç eyleyici mekanizmasinin perspektif görünüsüdür. Sekil 2. Kontrol mekanizmasinin sematik görünüsüdür. Sekil 3. Karar algoritmasinin akis semasi halindeki görünüsüdür. Sekillerdeki parçalar tek tek numaralandirilmis olup, bu numaralarin karsiligi asagida verilmistir. Uç eyleyici mekanizmasi Karar mekanizmasi Parmak lar Kuvvet Sensörü K 0 n u m sensörü Birinci destek parçasi Ikinci destek parçasi Birinci tahrik parçasi Ikinci tahrik parçasi . Mekanizma baglanti parçasi . Disli baglanti parçasi . Ust gövde baglanti plakasi . Birinci disli . Üçüncü destek parçasi . Ikinci disli . Alt gövde plakasi . Kontrol mekanizmasi 18.1. Konum referansi 18.2. Kuvvet referansi 18.3. Hibrit kuvvet-konum kontrolör blogu 18.4. Konum kontrolörü 18.5. Kuvvet kontrolörü 18.6. Konum kontrol sinyali 18.7. Kuvvet kontrol sinyali 18.8. Konum degeri 18.9. Kuvvet degeri 18.10. Karar sinyali 100. Uç eyleyici karar mekanizmasi için kontrol algoritmasi Endüstride üretim verimliligini artirmak için kullanilan robotik üretim hatlarinda nesne manipülasyonunu iyilestirmek ve yumusak, kirilgan, rij it vb. çesitli nesnelere uygulanabilecek mekatronik, robotik, programlama ve kontrol temellerine dayanan ve yumusak, kirilgan, rijit vb. çesitli nesnelerin tasinmasini veya hareket ettirilmesini saglayan bir uç eyleyici mekanizmasi (1) en temel halinde, karar algoritmasma (100) göre çalisan en az bir karar mekanizmasi (2), nesnelere uygulanabilecek mekatronik, robotik, programlama ve kontrol temellerine dayanan ve yumusak, kirilgan, rij it vb. çesitli nesnelerin tasinmasini veya hareket ettirilmesini saglayan parmaklar (3), parmaklarin (3) hareket ederken konum algilanmasmi saglayan konum sensörü parmaklarin (3) nesnelerin tasinmasi sirasinda uygulayacagi kuvvetin algilanmasmi saglayan kuvvet sensörü (4), uç eyleyici mekanizmasinin (1) birinci destek parçasi (6), ikinci destek parçasi (7), birinci tahrik parçasi (8), ikinci tahrik parçasi (9), mekanizma baglanti parçasi (10), disli baglanti parçasi (11), üst gövde baglanti plakasi (12), birinci disli (13), üçüncü destek parçasi (14), Ikinci disli (15), motor (16) ve alt gövde plakasindan (17) olusmasi, parmaklarin (3) nesne manipülasyonunu iyilestirmek ve yumusak, kirilgan, rijit vb. çesitli nesnelere uygulanabilecek mekatronik, robotik, programlama ve kontrol temellerine dayanan ve yumusak, kirilgan, rijit vb. çesitli nesnelerin tasinmasini veya hareket ettirilmesi sirasinda kontrolünü saglayan bir kontrol Basvuru konusu uç eyleyici mekanizmasi (1)i Endüstride üretim verimliligini artirmak Için kullanilan robotik üretim hatlarinda nesne manipülasyonunu iyilestirmek ve yumusak, kirilgan, rijit vb. çesitli nesnelere uygulanabilecek mekatronik, robotik, programlama ve kontrol temellerine dayanan ve yumusak, kirilgan, rijit vb. çesitli nesnelerin tasinmasini veya hareket ettirilmesini Saglamaktadir. BUIUSun bir uygulamasinda yer alan uç eyleyici mekanizmasi (1) ve karar algoritmasi (100), uyarlanabilir (adaptif) kuvvet ve konum kontrollü hibrid bir sekilde kullanilarak sertligi, boyutlari ve yüzey pürüzlülügü bilinmeyen herhangi bir nesnenin kaymadan ve zarar görmeden manipülasyonunu saglamaktadir. Uç eyleyici mekanizmasi (1) ve karar algoritmasi (100), kuvvet sensörlerinin (4) ardisik bir biçimde kullanilarak nesne manipülasyonu esnasinda kayma olup olmadigini ve kavrama bilgisi elde edilmesini saglamaktadir. Uç eyleyici mekanizmasi (1) ve karar algoritmasi (100), kuvvet sensörlerinin (4) parmak (3) üzerindeki konumundan elde edilen bilgi islenerek kullanici tarafindan belirlenen ve baslangiçta uygulanan kuvvet referansinin (18.2) nesnenin kaymadan ve nesneye zarar vermeden gerekli en az kuvvet degeri elde edilecek sekilde güncellenmesini mümkün kilmaktadir. Uç eyleyici mekanizmasi (1) ve karar algoritmasi (100), konum kodlayicilari sayesinde parmaklarin (4) konumu ve nesnenin boyutlari hakkinda bilgi alinmasini saglamaktadir. Uç eyleyici mekanizmasi (1) ve karar algoritmasi (100), kuvvet sensörleri (4) ile nesne etkilesimi esnasinda temas kuvveti degeri elde edilmektedir. Uç eyleyici mekanizmasi (1) ve karar algoritmasi (100), daha güvenli nesne etkilesimi hibrid kuvvet-konum kontrolörü tabanli kayma önleyici uyarlanabilir kuvvet-karar mekanizmasi tasarlanarak saglamaktadir. Uç eyleyici mekanizmasi (1) ve karar algoritmasi (100), farkli sertlikteki/hassasiyetteki nesnelerin etkili bir sekilde manipülasyonu mümkün olmasini saglamaktadir. Uç eyleyici mekanizmasi (1) ve karar algoritmasi (100), hassas nesnelerin etkilesimi esnasinda kuvvet kontrolörüne, kavrama/tutma asamasi için ise konum kontrolcüsüne öncelik veren ve kuvvet sensörlerinde toplanan veri sayesinde kullanici tarafinda belirlenen referans degerinin degistirilmesi saglamaktadir. Uç eyleyici mekanizmasi (1) ve karar algoritmasi (100), Endüstri 4.0 kapsaminda üretim verimliligi artirmak amaciyla nesne-robot etkilesimi açisindan önemli bir rol oynamaktadir. Endüstride üretim verimliligini artirmak için kullanilan robotik üretim hatlarinda nesne manipülasyonunu iyilestirmek ve yumusak, kirilgan, rijit vb. çesitli nesnelere uygulanabilecek mekatronik, robotiki programlama ve kontrol temellerine dayanan ve yumusak, kirilgan, rijit vb. çesitli nesnelerin tasinmasini veya hareket ettirilmesini saglayan bir karar mekanizmasi (1) için kontrol algoritmasi (100) en temel halinde, - nesne manipülasyonu için hibrid kuvvet-konum kontrolü tabanli kayma önleyici kontrol mekanizmasinda (1) kullanici tarafindan Seri haberlesme kullanarak mikro islemciyle parmaklarain (3) konum referans (18.1) sinyali göndermesi (101), - kullanici tarafindan Seri haberlesme kullanarak mikro islemciyle parmaklara (3) ile nesne arasindaki etkilesimin kuvvet referans sinyali (18.2) gönderilmesi (102), - parmaklardan (3) elde edilen kuvvet bilgisinin geçmis bilgiler ile vektörel olarak mukayese edilmesi ile nesnelerin kavranmasi (103), - nesnelerin kavramasi, manipülasyonu ve kaymasi hakkindaki bilgilerin hesaplanarak kuvvet referansinin (18.2) otomatik olarak degistirildigi karar mekanizmasinin (2) kontrol etmesi (104), - parmaklarin (3) konum ve kuvvet hatasindan hesaplanan ve motorlari (16) aktive etmek için gerekli olan kumanda sinyalinin elde edilmesi (105 i, - elde edilen bu sinyalin motor (16) sürücülerine mikrobulu islemci tarafindan konektörler araciligi ile gönderilmesi (106), - konum referansi (18.1) ile parmaklarin (3) mevcut konumu (18.8) arasindaki hata hesabi sonucunda matematiksel olarak konum kontrol sinyali (18.6) üretilmesi (107)i - karar mekanizmasinin (2) çikisinda üretilen sinyal ile parmaklara (3) yerlestirilmis olan kuvvet sensörlerinden (4) elde edilen sinyaller (18.7) ile hesaplanan hata degerinin tasarlanan kuvvet kontrolörü (18.5) sayesinde kuvvet kontrol sinyali (18.10) üretilmesi (108), - üretilen konum (18.6) ve kuvvet kontrol sinyallerinin (18.7) matematiksel olarak toplanmasi ile motoru (16) sürebilmek için gerekli olan kumanda sinyali elde edilmesi (109)i - parmaklarda (3) bulunan konum sensörlerinden (5) elde edilen ve konum referansi (18.1) ile karsilastirmak için kullanilan parmaklarin (3) mevcut konumunu gösteren sinyalin üretilmesi (1 10), - parmaklara (3) ardisik olarak yerlestirilen kuvvet sensörlerinden (4) vektörel sinyal degeri elde edilmesi (111), - kuvvet sensörlerinden (4) elde edilen sinyalin karar mekanizmasina (2) iletilmesi (112) Islem adimlarini içermektedir. Bulusun bu uygulamasinda yer alan karar mekanizmasi (2) için kontrol algoritmasi (100) kullanimi su sekilde gerçeklestirilmektedir. Karar mekanizmasi (2) için kontrol algoritmasinda (100) öncelikle nesne manipülasyonu için hibrid kuvvet- konum kontrolü tabanli kayma önleyici kontrol mekanizmasinda (18) kullanici tarafindan Seri haberlesme kullanarak mikro islemeiyle parinaklara (3) konum referans (18.1) sinyali göndermektedir (101). 101. Islem adimi sonrasinda kullanici tarafindan Seri haberlesme kullanarak mikro islemciyle parmaklara (3) ile nesne arasindaki etkilesimin kuvvet referans (18.2) sinyali gönderilmektedir (102). kuvvet referans (18.2) sinyali gönderildikten (102) sonra ise parmaklardan (4) elde edilen kuvvet bilgisinin geçmis bilgiler ile vektörel olarak mukayese edilmesi ile nesneler kavranmaktadir (103). Nesneler kavrandiktan sonra (103) nesnelerin kavramasi, manipülasyonu ve kaymasi hakkindaki bilgilerin hesaplanarak kuvvet referansinin (18.2) otomatik olarak degistirildigi karar mekanizmasi (2) kontrol etmektedir(104). 104. Islem adimi sonrasinda ise parmaklarin (3) konum ve kuvvet hatasindan hesaplanan ve motorlari (16) aktive etmek için gerekli olan kumanda sinyali elde edilmektedir (105). 105. Islem adiminda elde edilen bu sinyal motor (16) süiiicülerine mikro islemci tarafindan konektörler araciligi ile gönderilmektedir (107). Sinyaller gönderildikten sonra (107) konum referansi (18.1) ile parmaklarin (3) mevcut konumu arasindaki hata hesabi sonucunda matematiksel olarak konum kontrol sinyali (18.6) üretilmekteclir (108). Karar mekanizmasinin (2) çikisinda üretilen sinyal ile parmaklara (3) yerlestirilmis olan kuvvet sensörlerinden (4) elde edilen sinyaller ile hesaplanan hata degerinin tasarlanan kuvvet kontrolörü (18.5) sayesinde kuvvet kontrol sinyali (18.7) üretilmektedir (109). Üretilen konum kontrol (18.6) ve kuvvet kontrol sinyallerinin (18.7) matematiksel olarak toplanmasi ile motoru (16) sürebilmek için gerekli olan kumanda sinyali elde edilmektedir (110). Motorda (16) veya uç eyleyici mekanizmasinda (1) bulunan konum sensörlerinden (5) elde edilen ve konum referansi (18.1) ile karsilastirmak için kullanilan parmaklarin (3) mevcut konum unu gösteren sinyal üretilmektedir (111). Parmaklara (3) ardisik olarak yerlestirilen kuvvet sensörlerinden (4) vektörel sinyal degeri elde edilmektedir. Kuvvet sensörlerinden (4) elde edilen Sinyal son olarak karar mekanizmasina (2) Iletilmektedir (112). Böylece kayma önlenerek yumusak, kirilgan, rijit Vb. çesitli nesnelerin tasinmasi veya hareket ettirilmesi saglanabilmektedir. TR TR TR TR DESCRIPTION HYBRID FORCE-POSITION CONTROL BASED ANTI-SLIP DECISION MECHANISM AND CONTROL ALGORITHM FOR OBJECT MANIPULATION WITH END ACTOR MECHANISM Technical Field This invention is used to increase efficiency in industry to improve object manipulation in robotic production lines, soft, fragile, rigid jit etc. It is based on mechatronics, robotics, programming and control principles that can be applied to various objects, such as soft, fragile, rigid etc. It is about a decision mechanism and control algorithm that allows various objects to be carried or moved. Prior Art Industrial robots carry objects such as parts, materials and work tools through an end function attached to the last limb, which has a certain number of axes and limbs, follows pre-programmed and taught trajectories in a repeatable manner, thanks to rotary and/or sliding joints and actuators that move these joints. It can be defined as machines that work in the industry. The word robot, which was first used by a playwright named Karel Gapek in the early 20th century, resonated in the world of literature and later in the world of science, growing day by day and combining with the concept of Artificial Intelligence and leading to advances in technology. In this way, robotics science, which progresses in a controlled manner, continues its development by integrating with many disciplines such as semiconductors, artificial intelligence, power electronics, computer vision, programming, communication, control, mechatronic systems and material science. From past to present, robot arms, mobile robots, humanoid robots, spider-like robots, medical robots and even robots used for space research are integrated with new technologies every day and are put into use to make humanity's life easier. Industrial manipulators significantly increase the quality and efficiency in production. They can perform their operations without getting tired and work much faster and safer than humans. They are not affected by negative factors such as loud sounds, harmful rays and high temperatures. They can repeat pre-programmed and taught operations many times with very high precision. Although the initial installation costs are high, it is a more profitable investment in the long run and is now preferred even by medium-sized companies. Despite all these advantages, in case of danger, the intervention capabilities of the robot manipulator are limited by its program and it is not possible for it to react like a human when faced with an unexpected situation. In addition, although its movements are much more sensitive and repeatable than those of humans, its working space is limited by its limbs and joints. Industrial robots work dependent on user programming and need to be reprogrammed to be used for a different purpose. Today, robots are used in operations such as carrying-sorting, turning-turning, mixing, welding, painting, cutting, drilling, sharpening, polishing and deburring, as well as assembly and disassembly processes in large production facilities. The movement principles of robots are based on the principle that the trajectory to be followed by the end-function is placed in the absolute coordinate system by means of transformation matrices, and these coordinates are converted into joint slip and/or rotation amounts with the help of kinematic calculations and transmitted to the actuators. In industrial robots, the trajectory to be processed is determined by online and offline programming methods. Online programming is done with the help of the control panel (teach pendant) connected to the robot, and the trajectory to be followed by the robot is monitored by buttons and control structures, the determined points are recorded and thus introduced to the robot. These points introduced to the robot are translated into commands in the robot programming language. Offline programming is the process of programming software through coding in a programming language supported by the robot. In most of today's robot control panels, it is also possible to code on the touch panel. On the other hand, thanks to graphic-based programs prepared by industrial robot manufacturers and offered to users alongside the robots, the robot and the work area can be simulated in three dimensions and the determination of the trajectory can be carried out offline in this way. In addition to all these methods, orbit determination can also be done by converting image data taken from the camera into coordinates by subjecting it to image processing techniques such as filtering and edge detection algorithms, as a result of technological developments in the field of computer vision in recent years. Currently, most of the gripper mechanisms used in the literature and industry are based on control methods performed through the manipulation of hard objects. At this stage, most of the object interaction is on/off only through the control of the positions of the fingers. In addition, there are applications where force sensors are placed on finger mechanisms or contact sensors are used. In applications where contact sensors are used, the positions of the fingers are opened/closed according to the result of the sensor interaction. The common problem of these applications is that they are inadequate depending on the variety of physical properties of the manipulated object, such as hardness and size. While applications that use only position control are insufficient in terms of manipulation of various objects, the object may slip between the fingers when the reference force to be applied cannot be determined. Slip Etc. In case of errors, applications that use only user-specified force control are also inadequate. In order for the end actuator mechanism to perform different tasks, it must be able to work effectively with the objects it interacts with. Many of the designs found in the literature were based on solid objects (non-deformable rigid objects). This causes interactions with more sensitive materials/objects that can damage the objects. Solutions to this problem have been focused on, using sensitive force sensors with many degrees of freedom and interpreting and controlling this information with software, which is likely to have a high probability of error, is expensive and may produce insufficient results. Moreover, even these solution methods may cause security vulnerabilities in terms of human-robot interactive studies within the scope of Industry 4.0. It is not enough to artificially ensure the sensitivity of the mechanism designed for this purpose to the environment. In addition, it is possible for errors such as slipping during the manipulation of objects or damage to the object in case of insufficient grip, etc. There are no control algorithms that provide both adaptive force control and position control, and also take into account physical properties such as the surface smoothness of the object. The decision and control algorithm contained in the invention subject to the application is used in a hybrid way with adaptive force and position control, enabling the manipulation of any object of unknown hardness, dimensions and surface roughness without slipping and being damaged. By using the decision and control algorithm and force sensors sequentially, grip information and whether there is slippage during object manipulation are obtained. By processing the information obtained from the position of the force sensors on the finger, it is possible to update the initially applied force reference determined by the user in such a way that the minimum required force value is obtained without the object slipping and damaging the object. Thanks to the position encoders in the decision and control algorithm, information about the position of the fingers and the dimensions of the object can be obtained. Contact force value can be obtained during object interaction with the force sensors in the decision and control algorithm of the invention subject to application. With the decision and control algorithm in the invention subject to the application, safer object interaction has been achieved by designing an anti-slip adaptive force-decision mechanism based on a hybrid force-position controller. In addition, effective manipulation of objects of different hardness/sensitivity is possible. While doing these, the algorithm in the invention subject to the application gives priority to the force controller during the interaction of sensitive objects and to the position controller for the grasping/holding phase, and enables the reference value determined by the user to be changed, thanks to the data collected in the force sensors. The invention subject to the application plays an important role in terms of object-robot interaction in order to increase production efficiency within the scope of Industry 4.0. In this way, it is possible to safely manipulate different types of objects (metal, plastic, paper, food, etc.). In the current technique, there is no explanation regarding the technical features included in the invention subject to application and the technical effects provided by the invention subject to application. In current applications, robotics are used to increase production efficiency in industry, to improve object manipulation in production lines and to improve object manipulation such as soft, fragile, rigid, etc. There is no control mechanism or algorithm that can be applied to various objects, based on mechatronics, robotics, programming and control principles, and that enables the transportation or movement of various objects such as soft, fragile, rigid, etc. Purposes of the Invention The purpose of this invention is to realize a decision mechanism and control algorithm that enables the manipulation of any object whose hardness, dimensions and surface roughness are unknown, without slipping and being damaged, by using adaptive force and position control in a hybrid way. Another purpose of this invention is to realize a decision mechanism and control algorithm that enables sequential use of force sensors to obtain grasping information and whether there is slippage during object manipulation. Another purpose of this invention is to realize a decision mechanism and control algorithm that makes it possible to update the initially applied force reference determined by the user by processing the information obtained from the position of the force sensors on the finger, so that the minimum required force value is obtained without the object slipping and damaging the object. Another purpose of this invention is to realize a decision mechanism and control algorithm that provides information about the position of the fingers and the dimensions of the object thanks to position encoders. Another purpose of this invention is to realize a decision mechanism and control algorithm that obtains the contact force value during object interaction with force sensors. Another aim of this invention is to realize a decision mechanism and control algorithm by designing a safer object interaction hybrid force-position controller based anti-slip adaptive force-decision mechanism. Another aim of this invention is to enable effective manipulation of objects of different hardness/sensitivity. is to realize a decision mechanism and control algorithm. Another purpose of this invention is to realize a decision mechanism and control algorithm that gives priority to the force controller during the interaction of sensitive objects and the position controller for the grasping/holding phase, and allows the reference value determined by the user to be changed thanks to the data collected in the force sensors. Another purpose of this invention is to realize a decision mechanism and control algorithm that plays an important role in object-robot interaction in order to increase production efficiency within the scope of Industry 4.0. Brief Description of the Invention In the control algorithm for a decision mechanism defined in the first claim and other claims related to this claim, which is realized to achieve the purpose of this invention, first of all, in the hybrid force-position control based Anti-slip control mechanism for object manipulation, the user uses a microprocessor to send a position reference signal to the fingers using serial communication. is sending. The force reference signal of the interaction between the fingers and the object is sent by the user to the microprocessor using serial communication. Objects are grasped by vectorically comparing the force information obtained from the fingers with past information. The decision mechanism controls the automatic changing of the force reference by calculating information about the grasping, manipulation and sliding of objects. The control signal required to activate the motors is obtained from the position and force errors of the fingers. This obtained signal is sent to the motor drivers by the microprocessor through connectors. A position control signal is generated mathematically as a result of the error calculation between the position reference and the current position of the fingers. The force control signal is produced by the designed force controller of the error value calculated with the signal produced at the output of the decision mechanism and the signals obtained from the force sensors placed on the fingers. By mathematically summing the position and force signals produced, the control signal required to drive the engine is obtained. A signal is produced that shows the current position of the fingers, which is obtained from the position sensors on the fingers and used to compare with the position reference. Vector signal value is obtained from force sensors placed sequentially on the fingers. The signal obtained from the force sensors is finally transmitted to the decision mechanism. Thus, slipping is prevented and soft, fragile, rigid, etc. Various objects can be carried or moved. Detailed Description of the Invention The end actuator decision mechanism and control algorithm implemented to achieve the purpose of this invention are shown in the attached figures and these figures are; Figure 1. Perspective view of the end actuator mechanism. Figure 2. Schematic view of the control mechanism. Figure 3. The flow diagram of the decision algorithm. The parts in the figures are numbered one by one, and the equivalents of these numbers are given below. End actuator mechanism Decision mechanism Fingers Force Sensor Position sensor First support part Second support part First drive part Second drive part. Mechanism connection part. Threaded connection piece. Upper body connection plate. First gear. Third support piece. Second gear. Lower body plate . Control mechanism 18.1. Location reference 18.2. Force reference 18.3. Hybrid force-position controller blog 18.4. Position controller 18.5. Force controller 18.6. Position control signal 18.7. Force control signal 18.8. Location value is 18.9. Force value 18.10. Decision signal 100. Control algorithm for end actuator decision mechanism. It is used to improve object manipulation in robotic production lines used in the industry to increase production efficiency and to detect objects such as soft, fragile, rigid etc. It is based on mechatronics, robotics, programming and control principles that can be applied to various objects and can be soft, fragile, rigid, etc. An end actuator mechanism (1) that enables various objects to be carried or moved, in its most basic form, at least one decision mechanism (2) that works according to the decision algorithm (100), is based on mechatronics, robotics, programming and control foundations that can be applied to objects and is soft, fragile, rigid etc. Fingers (3), which enable carrying or moving various objects, position sensor, which allows the position of the fingers (3) to be detected while moving, force sensor (4), which allows the detection of the force that the fingers (3) will apply while carrying the objects, the first support part of the end actuator mechanism (1) ( 6), second support part (7), first drive part (8), second drive part (9), mechanism connection part (10), threaded connection part (11), upper body connection plate (12), first gear (13 ), consisting of the third support part (14), the second gear (15), the motor (16) and the lower body plate (17), to improve the object manipulation of the fingers (3) and to soften the soft, fragile, rigid, etc. It is based on mechatronics, robotics, programming and control principles that can be applied to various objects and can be soft, fragile, rigid, etc. A control that provides control of various objects while they are being carried or moved. The end actuator mechanism that is the subject of the application (1) is used to improve object manipulation in robotic production lines used to increase production efficiency in industry and to improve object manipulation in soft, fragile, rigid, etc. It is based on the principles of mechatronics, robotics, programming and control that can be applied to various objects, such as soft, fragile, rigid, etc. It allows various objects to be carried or moved. The end actuator mechanism (1) and decision algorithm (100) in an application of the BUIUS are used in a hybrid manner with adaptive force and position control, enabling the manipulation of any object whose hardness, dimensions and surface roughness are unknown, without slipping and being damaged. The end actuator mechanism (1) and the decision algorithm (100) use the force sensors (4) sequentially to determine whether there is slippage during object manipulation and to obtain grasping information. The end actuator mechanism (1) and the decision algorithm (100) determine the minimum force value determined by the user by processing the information obtained from the position of the force sensors (4) on the finger (3) and the initially applied force reference (18.2) without the object slipping and damaging the object. It makes it possible to update it in a way that can be obtained. The end actuator mechanism (1) and the decision algorithm (100) provide information about the position of the fingers (4) and the dimensions of the object, thanks to the position encoders. The contact force value is obtained during object interaction with the end actuator mechanism (1) and decision algorithm (100), force sensors (4). The end actuator mechanism (1) and the decision algorithm (100) provide safer object interaction by designing a hybrid force-position controller-based anti-slip adaptive force-decision mechanism. The end actuator mechanism (1) and the decision algorithm (100) enable effective manipulation of objects of different hardness/sensitivity. The end actuator mechanism (1) and the decision algorithm (100) prioritize the force controller during the interaction of sensitive objects and the position controller for the grasping/holding phase, and enable the reference value determined by the user to be changed, thanks to the data collected in the force sensors. The end actuator mechanism (1) and the decision algorithm (100) play an important role in terms of object-robot interaction in order to increase production efficiency within the scope of Industry 4.0. Robotics are used in industry to increase production efficiency and to improve object manipulation in production lines and to improve object manipulation such as soft, fragile, rigid, etc. Mechatronics, robotics, which can be applied to various objects, is based on programming and control principles and is soft, fragile, rigid, etc. The control algorithm (100) for a decision mechanism (1) that enables carrying or moving various objects is, in its most basic form, - in the hybrid force-position control based anti-slip control mechanism (1) for object manipulation, by the user using the fingers (3) with the microprocessor using serial communication. ) sending the position reference (18.1) signal (101), - sending the force reference signal (18.2) of the interaction between the fingers (3) and the object by the user via the microprocessor using serial communication (102), - past information of the force information obtained from the fingers (3). Grasping of objects by vectorial comparison with (103), - controlling the decision mechanism (2) in which the force reference (18.2) is automatically changed by calculating the information about the grasping, manipulation and sliding of the objects (104), - controlling the position and force error of the fingers (3). obtaining the calculated control signal required to activate the motors (16) (105), - sending this obtained signal to the motor (16) drivers by the microprocessor through the connectors (106), - using the position reference (18.1) and the fingers (3) ) mathematically generating a position control signal (18.6) as a result of the error calculation between the current position (18.8) (107) - the signal produced at the output of the decision mechanism (2) and the signals obtained from the force sensors (4) placed on the fingers (3) (18.7). The error value calculated by producing a force control signal (18.10) thanks to the designed force controller (18.5) (108), - by mathematically adding the generated position (18.6) and force control signals (18.7), the control signal required to drive the engine (16) is obtained. (109) i - generation of the signal showing the current position of the fingers (3) obtained from the position sensors (5) located on the fingers (3) and used to compare with the position reference (18.1), - generation of the signal (1 10) successively placed on the fingers (3) It includes the process steps of obtaining a vector signal value from the force sensors (4) (111), - transmitting the signal obtained from the force sensors (4) to the decision mechanism (2) (112). The use of control algorithm (100) for the decision mechanism (2) in this embodiment of the invention is carried out as follows. In the control algorithm (100) for the decision mechanism (2), first of all, in the hybrid force-position control based anti-slip control mechanism (18) for object manipulation, the user sends the position reference (18.1) signal to the fingers (3) via microprocessing using serial communication (101). After the 101st processing step, the force reference (18.2) signal of the interaction between the fingers (3) and the object is sent by the user via the microprocessor using serial communication (102). After the force reference (18.2) signal is sent (102), objects are grasped by vectorically comparing the force information obtained from the fingers (4) with the past information (103). After the objects are grasped (103), the decision mechanism (2) controls the automatic change of the force reference (18.2) by calculating the information about the grasping, manipulation and sliding of the objects (104). After the 104th processing step, the control signal calculated from the position and force error of the fingers (3) and required to activate the motors (16) is obtained (105). This signal obtained in the 105th processing step is sent to the motor (16) drivers by the microprocessor through the connectors (107). After the signals are sent (107), the position control signal (18.6) is generated mathematically as a result of the error calculation between the position reference (18.1) and the current position of the fingers (3) (108). The force control signal (18.7) is produced (109) thanks to the designed force controller (18.5) of the error value calculated by the signal produced at the output of the decision mechanism (2) and the signals obtained from the force sensors (4) placed on the fingers (3). By mathematically adding the generated position control (18.6) and force control signals (18.7), the control signal required to drive the engine (16) is obtained (110). The signal showing the current position of the fingers (3) obtained from the position sensors (5) located in the motor (16) or end actuator mechanism (1) and used to compare with the position reference (18.1) is generated (111). Vector signal value is obtained from the force sensors (4) placed sequentially on the fingers (3). The signal obtained from the force sensors (4) is finally transmitted to the decision mechanism (2) (112). Thus, slipping is prevented and soft, fragile, rigid etc. It is possible to carry or move various objects.TR TR TR TR