Endüstriyel robot kolu modelinin hedef konum eklem açılarının yapıcı sinir ağı ile kestirimi ve kontrollü yörünge uygulaması
Target position joint angles of industrial robot armvmodel estimating by using constructive neural network and application of controlled trajectory
- Tez No: 613529
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET SERHAT CAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Tokat Gaziosmanpaşa Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 88
Özet
Endüstriyel robot kolunun uç işlevcisinin kartezyen koordinatlarda verilen bir noktadaki koordinatları ve robot kolunun uzunlukları kullanılarak, robotun eklem açılarının bulunması işlemi ters kinematik işlem olarak bilinir. Ters kinematik çözümler, özellikle çok eklemli robotlarda, içerdiği matematiksel işlemlerden ötürü zorluklar içerir. Bu çalışmada, ters kinematik çözümler kullanılmadan, robot kolu son eklem açı değerlerinin yapıcı sinir ağı (YSA) ile tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Böylece ileri ve ters kinematik çözümlerden kaynaklanan sorun/zorluklar giderilmiştir. Çalışmada dört eklem ve bir tutucudan oluşan endüstriyel robot kolu modeli kullanılmıştır. Çalışmada geleneksel YSA ile Yapıcı YSA modelleri karşılaştırılmıştır. Geleneksel YSA modelinde 3 katmanlı yapı ve her katmanında 50 hücre kullanılmıştır. Yapıcı YSA modeli olarak piramit yapı tercih edilmiştir. Yapıcı YSA'nın eğitimi bir hücre ile başlamış, eğitim sırasınca hedef eğitim regresyon değeri elde edilinceye kadar büyümüş ve 59 katmanda eğitimini tamamlamıştır. YSA eğitimlerinde 5000 adet eğitim verisi kullanılmıştır. Çalışmadaki testler, robot kolu uç işlevcisinin, robot kolu çalışma hacmi içerisinde verilen sabit noktalar için ve verilen yörüngelerin anlık koordinatları için olmak üzere iki senaryo ile gerçek zamanlı olarak gerçekleştirilmiştir. Her iki YSA modeli de eğitim seti haricinde verilen uç işlevci koordinatları için eklem açılarını yüksek oranda hesaplayabilmiştir. Böylece, ters kinematik denklemlerin kullanılmamış ve ters kinematik çözümlerde yaşanan problemler yaşanmamıştır.
Özet (Çeviri)
The coordinate of the end function of the industrial robot arm at a given point in cartesian coordinates and the operation of the robot arm's joint angles and the working angles of the robot are known as kinematic processes. Inverse kinematic solutions, especially in multi-jointed robots, present difficulties due to the mathematical operations involved. In this direction, it is aimed to estimate the final joint angle values of the robot arm using the constructive neural network (CoANN) without inverse kinematic analysis. Thus, problems / difficulties arising from advanced and inverse kinematic solutions have been eliminated. In this study, industrial robot arm model consisting of four joints and one holder was used. CoANN models were compared to traditional artificial neural network (ANN). In the traditional ANN model contains a 3-layer structure and 50 cell per layer. CoANN model works prefer pyramid structure. The training of the CoANN started with a cell, and the training grew to reach the target training regression value and completed the training in 59 layers. 5000 training data is applied in ANN trainings. The tests in the study are for the given fixed points of the robot arm and for the instant coordination of the given trajectories. Both ANN models were able to compute a high degree of joint angles for the given end functional coordinates except for the training set. Thus, inverse kinematic equations were not used and problems experienced in inverse kinematic solutions were not experienced.
Benzer Tezler
- 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
- Vi̇sual servo control appli̇cati̇on i̇n a humanoi̇d robot usi̇ng depth-camera i̇nformati̇on
Derinlik kamera bilgisini kullanarak insansı robot'ta görsel servo-kontrol uygulaması
AREZOU RAHİMİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ALİ FUAT ERGENÇ
YRD. DOÇ. DR. PINAR BOYRAZ
- Bilinmeyen 3B nesnelerin endüstriyel robot kolu ile otonom yüzey modellemesi
Autonomous surface modeling of unknown 3D objects with an industrial robot manipulator
CANSU SÖYLEYİCİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEskişehir Osmangazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. METİN ÖZKAN
- Robot kolu ve lazer profil algılayıcı ile otonom 3B nesne modelleme
Autonomous 3-D object modeling with robot manipulator and laser profile sensor
KAYA TURGUT
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEskişehir Osmangazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HELİN DUTAĞACI
- A novel gripper design based on series elastic actuator for object recognition and manipulation
Nesne tanıma ve manipülasyon için seri elastik eyleyici çalışma prensibine dayanan yeni bir uç eyleyici tasarımı
OZAN KAYA
Doktora
İngilizce
2023
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞENİZ ERTUĞRUL