Исследование кинематики для манипулятора беспилотного летательного аппарата на основе дифференциального алгоритма эволюции
DOI:
https://doi.org/10.22213/2413-1172-2019-3-33-41Ключевые слова:
манипулятор, обратная кинематика, метаэвристические методы, эволюционный алгоритм, методы оптимизации, дифференциальный алгоритм эволюцииАннотация
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 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. При этом предлагается дифференциальный алгоритм эволюции, который является комбинацией математического метода поиска и алгоритма эволюции. 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
Storn R., Price K. [Differential Evolution - A Simple and Efficient Heuristic for global Optimization over Continuous Spaces]. Journal of Global Optimization, 1997, vol. 11, no. 4, pp. 341-359.
Buss S.R. [Introduction to inverse kinematics with Jacobian transpose, pseudoinverse and damped least squares methods]. IEEE Journal of Robotics and Automation, 2004, 17, pp. 1-19.
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, pp. 373-382.
Wang X., Zhang D., Zhao C. [The inverse kine-matics of a 7R 6-degree-of-freedom robot with nonspherical wrist]. Advances in Mechanical Engineering, 2017, 9, 1687814017714985.
Ananthanarayanan H., & Ordóñez R. [Realtime Inverse Kinematics of (2n+ 1) DOF hyper-redundant manipulator arm via a combined numerical and analyti-cal approach]. Mechanism and Machine Theory, 2015, 91, pp. 209-226.
Tolani D., & Badler N. I. [Real-time inverse kinematics of the human arm]. Presence: Teleoperators & Virtual Environments, 1996, 5, pp. 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, pp. 766-781.
Reiter A., Müller A., & Gattringer H. [Inverse kinematics in minimum-time trajectory planning for kinematically redundant manipulators]. Industrial Electronics Society: 42nd Annual Conference of the IEEE, 2016, pp. 6873-6878. IEEE.
Geitle M. [Improving differential evolution using inductive programming]: Master's thesis, 2017.
Bodily D.M., Allen T.F., Killpack M.D. [Motion planning for mobile robots using inverse kinematics branching]. Robotics and Automation (ICRA): International Conference IEEE, 2017, pp. 5043-5050. IEEE.
Ayyıldız M., Çetinkaya K. [Comparison of four different heuristic optimization algorithms for the inverse kinematics solution of a real 4-DOF serial robot manipulator]. Neural Computing and Applications, 2016, 27, pp. 825-836.
López-Franco C., Hernández-Barragán J., Alanis A.Y., Arana-Daniel N., López-Franco M. [Inverse kinematics of mobile manipulators based on differential evolution]. International Journal of Advanced Robotic Systems, 2018, 15, 1729881417752738.
Shiakolas P.S., Koladiya D., Kebrle J. [On the optimum synthesis of six-bar linkages using differential evolution and the geometric centroid of precision positions technique]. Mechanism and Machine Theory, 2005, 40, pp. 319-335.
Juang C.F., Chen Y.H., Jhan Y.H. [Wall-following control of a hexapod robot using a data-driven fuzzy controller learned through differential evolution]. IEEE Transactions on Industrial electronics, 2015, 62, pp. 611-619.
Pierezan J., Freire R.Z., Weihmann L., Reynoso-Meza G., dos Santos Coelho L. [Static force capability optimization of humanoids robots based on modified self-adaptive differential evolution]. Computers & Operations Research, 2017, 84, pp. 205-215.
Ngoc Son N., Anh H.P.H., Thanh Nam N. [Robot manipulator identification based on adaptive multiple-input and multiple-output neural model optimized by advanced differential evolution algorithm]. International Journal of Advanced Robotic Systems, 2016, 14, 1729881416677695.
Ibrahim I.N. [Ultra-Light Weight Robotic Ma-nipulato]. Vestnik IzhGTU imeni M.T. Kalashnikova, 2018, vol. 21, no. 1, pp. 12-18 (in Rus.). DOI: 10.22213/
-1172-2018-1-12-18.
Ibrahim I.N. [A Comparative Study for an Inverse Kinematics Solution of an Aerial Manipulator Based on the Differential Evolution Method and the Modified Shuffled Frog-Leaping Algorithm]. Mekhatronika, avtomatizatsiya, upravlenie, 2018, vol. 19, no. 11, pp. 714-724 (in Russ.).
Ibrahim I.N., Al Akkad M.A. [Studying the Dis-turbances 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 (in Russ.).