Кинематическое решение для манипулятора беспилотного летательного аппарата на основе модифицированного алгоритма прыжка лягушки
DOI:
https://doi.org/10.22213/2413-1172-2018-4-28-34Ключевые слова:
манипулятор, обратная кинематика, метаэвристические методы, эволюционный алгоритм, методы оптимизации, алгоритм прыжка лягушкиАннотация
Рассмотрено кинематическое решение в реальном времени для манипулятора, прикрепленного к беспилотному летательному аппарату; движение самого транспортного средства в данном исследовании не анализируется. Представленное кинематическое решение для манипулятора основано на модели Денавита - Хартенберга. Основной целью исследования является получение глобального решения в реальном времени для конфигурации и проектирования с взвешенной целевой функцией с наложением некоторых ограничений. Применение уравнений прямой кинематики манипулятора, полученных в результате исследования, позволяет превратить задачу планирования траектории в задачу оптимизации. Хорошо известны несколько типов вычислительных методов для решения ограниченных сложных нелинейных функций. В данном исследовании предлагается модифицированный алгоритм прыжка лягушки (SFLA), который является одним из методов искусственного интеллекта и рассматривается как метод поиска. Это ограниченный метаэвристический и популяционный подход. С его помощью представляется возможным решение обратной кинематической задачи с учетом мобильности платформы. Кроме того, данный метод предотвращает появление сингулярных точек, поскольку он не требует инверсии матрицы Якоби. Результаты экспериментального моделирования для планирования траектории манипулятора с шестью степенями свободы подтвердили целесообразность и эффективность предлагаемого метода.Библиографические ссылки
Buss S. R. Introduction to inverse kinematics with Jacobian transpose, pseudoinverse and damped least squares methods. IEEE Journal of Robotics and Automation, 2004, 17(1-19), 16.
Dulęba I., Opałka M. A comparison of Jacobian-based methods of inverse kinematics for serial robot manipulators. International Journal of Applied Mathematics and Computer Science, 2013, 23(2), 373-382.
Wang X., Zhang D., Zhao C. The inverse kinematics of a 7R 6-degree-of-freedom robot with non-spherical wrist. Advances in Mechanical Engineering, 2017, 9(8), 1687814017714985.
Ananthanarayanan H., Ordóñez R. Real-time Inverse Kinematics of (2n + 1) DOF hyper-redundant manipulator arm via a combined numerical and analytical approach. Mechanism and Machine Theory, 2015, 91, 209-226.
Tolani D., Badler N.I. Real-time inverse kinematics of the human arm. Presence: Teleoperators & Virtual Environments, 1996, 5(4), 393-401.
Toshani H., Farrokhi M. Real-time inverse kinematics of redundant manipulators using neural networks and quadratic programming: a Lyapunov-based approach. Robotics and Autonomous Systems, 2014, 62(6), 766-781.
Reiter A., Müller, A. Gattringer H. Inverse kinematics in minimum-time trajectory planning for kinematically redundant manipulators. Proc. Industrial Electronics Society, IECON 2016-42nd Annual Conference of the IEEE (2016, October), pp. 6873-6878. IEEE.
Eusuff M., Lansey K., Pasha F. Shuffled frog-leaping algorithm: a memetic meta-heuristic for discrete optimization. Engineering optimization, 2006, 38(2), 129-154.
Li X., Luo J., Chen M. R., Wang N. An improved shuffled frog-leaping algorithm with extremal optimisation for continuous optimisation. Information Sciences, 2012, 192, 143-151.
Samuel G. G., Rajan C. C. A. A modified shuffled frog leaping algorithm for long-term generation maintenance scheduling. Proc. Third International Conference on Soft Computing for Problem Solving, 2014, pp. 11-24. Springer, New Delhi.
Afzalan E., Taghikhani M. A., Sedighizadeh M. Optimal placement and sizing of DG in radial distribution networks using SFLA. International Journal of Energy Engineering, 2012, 2(3), 73-77.
Ibrahim I. N. Ultra-Light Weight Robotic Manipulator. Vestnik IzhGTU imeni M. T. Kalashnikova, 2018, vol. 21, no. 1, pp. 12-18. Doi: 10.22213/2413-1172-2018-1-12-18 (in Rus.).
Ibrahim I. N., Al Akkad M. A. Studying the Disturbances of Robotic Arm Movement in Space Using the Compound-Pendulum Method. Vestnik IzhGTU imeni M. T. Kalashnikova, 2017, vol. 20, no. 2, pp. 156-159.
Ibrahim I. N., Al Akkad M. A., Abramov I. V. Attitude and altitude stabilization of a microcopter equipped with a robotic arm. Proc. International Siberian Conference “Control and Communications (SIBCON)”, 2017, June, pp. 1-8. IEEE.
Ibrahim I. N., Al Akkad M. A., Abramov I. V. Exploring Ackermann and LQR stability control of stochastic state-space model of hexacopter equipped with robotic arm. Journal of Physics: Conference Series, 2018, vol. 1015, no. 3, p. 032160.
Ibrahim I. N., Al Akkad M. A., Abramov I. V. UAV efficient PID and LQR controllers design based on its stochastic state space dynamics model including disturbances. Proc. Electronic and Networking Technologies (MWENT). Moscow, 2018, March, pp. 1-9. IEEE.