Learning control of robot manipulators with telerobotic applications
Telerobotik uygulamalarda robot kollarının ögrenmeli denetimi
- Tez No: 447131
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ENVER TATLICIOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
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
- Comparison of nevro-controllers for robot manipulatörs
Robotlar için yapay sinir ağları ile kontrol metodlarının karşılaştırılması
ERTUĞRUL AKBAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
1999
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiDOÇ. DR. YAĞMUR DENİZHAN
- Yapay sinir ağları ile robotlarda hareket kontrolü
Motion control of robots with artificial neural networks
HAKAN ARSLAN
Doktora
Türkçe
1999
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. AHMET KUZUCU
- Trajectory control of a robotic manipulator using artificial neural networks
Yapay sinir ağları ile robot kolu yörüngesinin denetimi
GÜNEY DEVRİM İLDİRİ
Yüksek Lisans
İngilizce
1999
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiSistem ve Kontrol Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN TÜRKAY
- On improving the performance of repetitive learning controllers
Yinelemeli öğrenmeli denetleyicilerin başarımlarının iyileştirilmesi
NECATİ ÇOBANOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİzmir Yüksek Teknoloji EnstitüsüElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ENVER TATLICIOĞLU
- 4 serbestlik dereceli robot kolu kinematik denklemlerinin destek vektör makinesi ile çözümü
Support vector machine based solution for the kinematic equations of 4-DOF robot arm
SANEM DOKUZLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. GÜLAY ÖKE