Üç serbestlik dereceli bir robotun, yapay sinir ağları ve genetik algoritma kullanılarak engelli ortamda çarpışmasız yörünge planlaması
Realize the collision free path planning with obstacles environment of three degrees of freedom robot using artifical neural networks and genetic algorithm
- Tez No: 237233
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. KORAY KAVLAK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2009
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Selçuk Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 114
Özet
Bu çalışmada, iki dönel ve bir lineer mafsala sahip üç serbestlik dereceli SCARA tipi bir robotun ters kinematik analizi ve yörünge planlaması yapılmıştır. Robotun çalışma alanına engel yerleştirilerek hareket grafiği çizilmiş, çarpışma olup olmadığı gözlenmiş ve robot kolunun dönme yönü belirlenmiştir. Hedef ve engel koordinatları rastgele seçilen iki bin adet örnek oluşturularak bu işlem her örneğe uygulanmıştır. Bu işlemlerin sonucunda elde edilen hedef ve engel koordinat değerleri yapay sinir ağı (YSA) için giriş, hesaplanan mafsal açı değerleri de çıkış seti olarak belirlenmiştir. Eğitim için çok katmanlı geri yayılım ağı ve aktivasyon fonksiyonu olarak da sigmoid fonksiyonu kullanılmıştır. Geri yayılım ağı, Genetik Algoritma ile optimizasyon yöntemini kullanarak ağırlık ve momentum değerlerini güncellemiştir. Kabul edilebilir hata değerine ulaşılarak ağın eğitimi tamamlanmıştır. İstenilen ve YSA ile hesaplanan değerler için karşılaştırma grafiği çizilerek sonuçların uygun olduğu gözlenmiştir.
Özet (Çeviri)
In this study, the inverse kinematics and path-planning for three degrees of freedom SCARA robot which has two rotary and one linear joint are carried out. The motion graphic is formed after an obstacle put on the robot?s workspace, condition of collision is observed and direction of rotation of robot arm is determined. Two thousand exemplars are constituted with randomly selected goal and obstacle coordinates and this procedure is applied to all of this exemplars. As a result of this procedure, obtained goal and obstacle coordinate values are given to artificial neural network (ANN) as input and calculated joint angle values are defined as output. For training, a multilayer back propagation network and sigmoid function as a transfer function are used. Back propagation network updates the weight and momentum values with genetic algorithm optimization method. After acceptable error value was attained training network has completed. The comparison graphic was drawn for desired values and values calculated by ANN. The results presented here were observed to be valid.
Benzer Tezler
- Üç serbestlik dereceli triglide paralel robotun tasarımı ve haptik kontrolü
Design and haptic control of three degrees of fredom triglide parallel robot
MUHAMMET AYDIN
Doktora
Türkçe
2018
Makine MühendisliğiFırat ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OĞUZ YAKUT
- NARMA-L2 controller design for nonlinear systems using online lssvr
Doğrusal olmayan sistemler için çevrimiçi en küçük kareler destek vektör regresyonu ile NARMA-L2 kontrolör tasarımı
GÖKÇEN DEVLET ŞEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜLAY ÖKE GÜNEL
- 6 serbestlik dereceli seri robot kolunun ters kinematik analizi için hızlı algoritma geliştirilmesi ve uygulaması
Design and application of a fast inverse kinematics algorithm for 6 DOF open chain serial robots
OKAN DUYMAZLAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DİLŞAD ENGİN
- Positional drift compensation of mecanum wheeled robots using artificial neural networks
Yapay sinir ağları kullanarak mecanum tekerlekli robotlarda pozisyon hata telafisi
KANSU OĞUZ CANBEK
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜLYA YALÇIN
DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDURRAHMAN ERAY BARAN
- İnsansı robot kontrolü için operatör hareketleri algılama sistemi
Operator motion detection system to control humanoid robots
KEMAL GÜVEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Makine MühendisliğiBaşkent ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ANDAÇ TÖRE ŞAMİLOĞLU