Geri Dön

Learning control of robot manipulators with telerobotic applications

Telerobotik uygulamalarda robot kollarının ögrenmeli denetimi

  1. Tez No: 447131
  2. Yazar: KADRİYE MERVE DOĞAN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ENVER TATLICIOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 78

Özet

Bu tezde, telerehabilitasyon uygulamalarında kullanılabilinen, teleoperasyon sistemlerinin öğrenmeli denetimi incelenmektedir. Özellikle, rehabilitasyonda hastanın göre-vi tekrar tekrar uygulaması istenildiği gerçeğinden hareket edilerek istenilen yörüngesi bilinen bir periyodla periyodik olan öğrennmeli denetleyiciler en makul çözüm olarak düşünülmektedirler. Tezin ilk bölümünde, sisteme dahil edilmiş olan robotların denetimi teleoperasyon sistemleri ile doğrudan ilgili olduğu için, eklem uzayı ve görev uzayında öğrenmeli denetleyiciler simüle edilmiştir. Robot dinamik modelinin belirsiz ve eklem hızlarının ölçüle-mez olması kısıtları altında, eklem uzayı için öğrenmeli denetleyici tasarlanmıştır. Daha sonrasında ise, en çok istenilen görevlerin uç nokta uzayında tanımlandığı gerçeğinden hareket edilerek görev uzayı için öğrenmeli denetleyici tasarlanmıştır. Her iki denetleyici içinde asimptotik takip Lyapunov tabanlı kararlılık analizi yöntemleriyle aracılığıyla sağ-lanmaktadır. Her iki öğrenmeli denetleyicinin başarımı sayısal simülasyonlar ve deneyler aracılığıyla gösterilmektedir. Tezin ikinci bölümünde, zaman gecikmelerinin olduğu iletişim kanalında doğru-dan teleoperasyonun ve model aracılı teleoperasyonun başarımları karşılaştırılmaktadır. Doğrudan teleoperasyonda ana ve bağımlı sistemler arasında bilgi doğrudan değişirken, model aracılı teleoperasyonda bağımlı sistemin çevre modeli öğrenilip ana sisteme temsilci dinamiği olarak iliştirilmektedir. Her iki methodun başarımı deneysel olarak test edilmiştir.

Özet (Çeviri)

Learning control of teleoperation systems that can be utilized in telerehabilition applications is investigated in this thesis. Specifically, considering the fact that in rehabilitation the patient is required to perform a task over and over again, learning controllers are considered as the most feasible solution, in which desired trajectories are periodic with a known period. Since control of teleoperation systems are directly related with the control of robots that are included to the system, learning control of joint space and task space of these robots are simulated in the first part of this study. Joint space learning controller is designed under the restrictions that the robot dynamic model being uncertain and that joint velocities are unmeasurable. Then, a task–space learning controller is designed by considering the fact that the most desired tasks are defined in the end–effector space. Via Lyapunov based stability analysis methods, asymptotic tracking is ensured for both controllers. Numerical simulation results and experimental studies are utilized to illustrate the performance of the designed controllers. In the second part of this thesis, performance of the direct teleoperation and model mediated teleoperation methods under time delays in the communication cahannel are examined in a comparative manner. In direct teleoperation, the information between master and slave systems are exchanged directly, while the model of the environment of the slave system is learnt and integrated at the master side as proxy dynamics in model mediated teleoperation. Experimental studies are realized to evaluate the performance of both of mentioned methods.

Benzer Tezler

  1. Stabilization and tracking control of pan-tilt platforms using novel estimators and acceleration based robust control techniques

    Özgün kestiriciler ve ivme tabanlı gürbüz kontrol teknikleri kullanılarak pan-tilt platformların stabilizasyon ve izleme kontrolü

    SANEM EVREN HAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Mekatronik MühendisliğiSabancı Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA ÜNEL

  2. Yapay sinir ağları ile robotlarda hareket kontrolü

    Motion control of robots with artificial neural networks

    HAKAN ARSLAN

  3. Manipulatör kontrolü için çok değişkenli adaptif PID regülatör

    Multivariable adaptive pid regulatör for manipulator control

    A.SELÇUK TEKDEMİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1991

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    DOÇ. DR. CAN ÖZSOY

  4. Tuning of conventional controllers using artificial neural networks

    Yapay sinir ağları kullanarak klasik denetleyicilerin parametrelerinin gerçek zamanlı ayarlanmaları

    MUSTAFA BÜLENT GÜLBAZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2002

    Makine MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OSMAN TÜRKAY

  5. Robot manipulatorlerinin gerçek zamanlı kontrol ve simulasyonu

    Real time kontrol and simulation of robot manipulators

    VAHAP DİNÇ ŞAHİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMersin Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. HÜSEYİN CANBOLAT