Совершенствование процесса решения обратной кинематической задачи на основе модели нейронной нечеткой логики

И Н Ибрагим; М А Аль Аккад

Авторы

И. Н. Ибрагим Университет Аль Баас, Сирия
М. А. Аль Аккад Ижевский государственный технический университет имени М. Т. Калашникова

Ключевые слова:

нечеткая логика, искусственные нейронные сети, обратная кинематическая задача, манипуляторы

Аннотация

Целью данной работы является улучшение контроля многозвенных роботов на основе нейронной сети с архитектурой ANFIS. Прежде всего предлагается база данных и алгоритм для обучения. Для построения базы данных для обучения используется определенное рабочее пространство. Затем находят углы в сочленениях, которые позволяют захватному устройству робота получить доступ к желаемым позициям. Рассматривается манипулятор робота с шестью степенями свободы типа iARM, установленный на инвалидных колясках, который используется, чтобы помочь людям с ограниченными возможностями выполнять конкретные задачи.

Биографии авторов

И. Н. Ибрагим, Университет Аль Баас, Сирия

магистр

М. А. Аль Аккад, Ижевский государственный технический университет имени М. Т. Калашникова

кандидат технических наук, доцент

Библиографические ссылки

Capille J. W. Kinematic and Experimental Evaluation of Commercial Wheelchair-Mounted Robotic Arms. - Vol. 1. - Florida USA, 2010. - P. 179.

Craig J. J. Introduction to Robotics: Mechanisms and Controls, Addison-Wesley Company. - Vol. 2. - MA, 1989. - 450 p.

Lee G. C. S. Robot Arm Kinematics, Dynamics and Control, Computer. - Vol. 15. - Is. 12. - P. 62-79. - 1982.

Korein J. U., Balder N. I. Techniques for Generating the Goal-Directed Motion of Articulated Structures // IEEE Computer Graphics and Applications. - 1982. - Vol. 2. - Is. 9. - P. 71-81.

Jang J. R., Sun C., Mizutani E. Neuro-Fuzzy and Soft Computing. - Vol. 1. - Japan : Prentice Hall, 1997.

Jang J. R., Sun C., Mizutani E. Neuro-Fuzzy Modeling and Control // Proc. of IEEE. - 1995. - Vol. 83. - Is. 3. - P. 378-406.

Jang R. ANFIS: Adaptive-Network-Based Fuzzy Inference Systems // IEEE Trans. on Systems, Man, and Cybernetic. - 1993. - Vol. 3. - P. 665-685.

Kumar C., Sudha K., Pushpalatha D. V. Modeling and Control of 5DOF Robot Arm Using Neuro-Fuzzy Controller // International Journal of Engineering Research & Technology (IJERT). -2012. - Vol. 1. - Is. 7. - P. 1-8.

Spong M. W., Hutchinson S., Vidyasagar M. Robot Modeling and Control. - United States : Addison-Wesley Company, 2005. - Vol. 1. - 496 p.