Using computer simulation of the hand movement of an anthropomorphic robot to determine the position of its base relative to objects of manipulation

Capa

Citar

Texto integral

Resumo

The subject of the study is the use of an intelligent hand movement control system of an anthropomorphic robot when performing operations of placing objects of manipulation in a container of specified dimensions. The object of the study is the process of determining the parameters of the relative position of the base of the hand in relation to the objects of manipulation and the container, in which it is possible to perform motor tasks. The author examines in detail the algorithm for determining the position of the base of the arm of an anthropomorphic robot using the synthesis of movements along the velocity vector when solving the problem of installing manipulating objects specified in the form of rectangular prisms into a container. Special attention is paid in the article to the methodology of determining the center of the coordinate system associated with the base of the robot in a fixed space and calculating the target points to which the center of the output link moves at various positions of previously installed manipulation objects in the container.   The essence of the method is to use computer simulation of the movement of an anthropomorphic robot using the synthesis of movements along the velocity vector with an assessment of the relative position of the arm mechanism and restricted areas. Previously installed manipulation objects located inside the container and the side walls of the container itself act as restricted areas. The main conclusions of the presented study are the possibility of using the developed algorithm to test the synthesis of hand movements with given geometric parameters that set the position of an anthropomorphic robot, conveyor and container, in which there is no occurrence of deadlocks. The novelty of the research consists in the development of a method based on an iterative search for the values of the parameters of the mutual position of the base of the arm, conveyor and container at each iteration in case of deadlock situations. The results of calculations of the position of the base of the robot arm and intermediate configurations constructed using computer simulation of movements based on the use of the developed algorithm are presented. The conducted research can be used in the development of information and control complexes of mobile objects, in particular in the development of intelligent control systems for autonomously functioning anthropomorphic robots in organized environments.

Sobre autores

Fedor Pritykin

Email: pritykin@mail.ru

Bibliografia

  1. Щербатов И. А. Интеллектуальное управление робототехническими системами в условиях неопределённости // Вестник АГТУ, сер. Управление, вычислительная техника и информатика. 2010. № 1. С. 73-77.
  2. Ющенко А. С. Интеллектуальное планирование в деятельности роботов // Мехатроника, автоматизация, управление. 2005. № 3. С. 5-18.
  3. Афонин В.Л., Базров Б.М., Слепцов В.В. Тензорное исчисление в задачах управления и представления знаний в интеллектуальных обрабатывающих технологических системах // Проблемы машиностроения и автоматизации. 2021. № 1. С. 9-18.
  4. Мелехин В.Б., Хачумов М.В. Планирование целенаправленной деятельности автономным интеллектуальным роботом с обновлением знаний в кратковременной памяти // Мехатроника, автоматизация, управление. 2024. Т. 25. № 2. С. 79-92.
  5. Мелехин В.Б., Хачумов М.В. Когнитивные инструменты абстрактного мышления автономных интеллектуальных мобильных систем // Мехатроника, автоматизация, управление. 2023. Т. 24, № 6. С. 317-326.
  6. Манько С.В., Лохин В.М., Крайнов Н.В., Малько А.Н. Алгоритмы интеллектуального управления реконфигурируемыми роботами в компоновке колеса и многоагентными системами на их основе // Мехатроника, автоматизация, управление. 2022. Т. 23, № 8. С. 420-429.
  7. Дубенко Ю. В., Дышкант Е. Е., Тимченко Н. Н., Рудешко Н. А. Гибридный алгоритм формирования кратчайшей траектории, основанный на применении многоагентного обучения с подкреплением и обмена опытом // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2021. № 11. С. 13-26.
  8. Kutlubaev, I.M. Bogdanov, A.A., Novoseltsev, N.V., Krasnobaev, M.V., Saprykin, O.A. (2016) Control system of the anthropomorphous robot for work on the low-altitude earth orbit. International Journal of Pharmacy and Technology, "em"3"/em", 18913-18199.
  9. Hasegawa, T., Suehiro, T., Takase, K. (1992) A model-based manipulation system with skill-based xecution. IEEE Trans. Rob. and Autom., vol. 8, 535-544.
  10. Pratt, J. , Dilworth P., Pratt, G. (1997) Virtual model control of a bipedal walking robot. Proceedings of Int. Conf. on Robotics and Automation, vol. 1, 193-198.
  11. Hrr, J. Pratt, J.Chew, C.Herr, H.Pratt, G. (1998) Adaptive virtual model control of a bipedal walking robot. IEEE Inter. Simps. Intellegence and Systems, 245-251.
  12. Tsukamoto, H., Takubo, T. ,Ohara, K., Mae, Y., Arai, T. (2010) Virtual impedance model for obstacle avoidance in a limb mechanism robot. (ICIA): IEEE Inf. and Autom., 729-734.
  13. Корендясев А. И., Саламандра Б. Л., Тывес Л. И. Манипуляционные системы роботов. М: Машиностроение, 1989.
  14. Притыкин Ф. Н. Виртуальное моделирование движений роботов, имеющих различную структуру кинематических цепей. Омск: Изд-во ОмГТУ, 2014.
  15. Whitney, D. E. (2010) The Mathematics of Coordinated Control of Prosthetic Arms and Manipulators. Journal of Dynamic Systems, Measurement, and Control, 94 (4), 303-309.
  16. Pritykin, F. N., Nebritov, V. I. (2021) Using weight values of generalized velocities to handle deadlocks in the synthesis of anthropomorphic robot arm movement. Journal of Physics: Conference Series, 1791(1), 012059.
  17. Pritykin, F. N., Nebritov, V. I. (2019) Determination of target points approachability by an android robot arm in organized space based on virtual modeling of movements . Journal of Physics: Conference Series, 1260, 072015.
  18. Притыкин Ф. Н., Небритов В. И. Графическая оптимизационная модель процесса сварки изделий роботом на чертеже Радищева // Программные системы и вычислительные методы. 2021. № 2. С. 63-73.
  19. Притыкин Ф. Н. Моделирование гиперповерхностей, отражающих взаимосвязь кинематических параметров механизма андроидного робота // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2022. Т. 19, № 7. C. 21-29.
  20. Притыкин Ф. Н. Исследование кинематических параметров андроидного робота при автоматизированном синтезе движений по вектору скоростей // Омский научный вестник. 2022. № 2 (182). С. 5-9.

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».