Введение к работе
Актуальность темы Многозвенные пространственные механизмы (манипуляторы) находят широкое применение в различных отраслях техники (автомобилестроение, электроника и др ) Введение избыточности (увеличение числа степеней подвижности) в кинематическую схему манипулятора повышает его функциональность, однако значительно затрудняет управление Поэтому поиск методов, позволяющих повысить точность и быстродействие кинематически-избыточного манипулятора, является весьма актуальной задачей
Большой вклад в развитие математических моделей и методов исследования кинематики и динамики манипуляторов внесли известные российские ученые ЕЙ Воробьев, СФ Бурдаков, А А Кобринский, МЗ Коловский, А И Корендясев, Г Д Крутько, В М Лохин, И М Макаров, В С Медведев, Г П. Попов, К В Фролов, Ф Л Черноусько, Е И Юревич, А С Ющенко, зарубежные ученые К Фу, К Ли, Р Гонсалес и другие
В их работах подробно рассмотрены принципы моделирования и решения задач механики манипуляционных систем Однако сложность манипулятора, как объекта управления, и присущие ему особенности, такие как упругая податливость звеньев, взаимовлияние степеней подвижности, нелинейность, наличие ограничений разного рода, затрудняют решение задач управления манипулятором в режиме реального времени
Отмеченные трудности привели к попыткам применения методов искусственного интеллекта, в частности, нейросетевого подхода (ЕЙ Юревич, ИМ Макаров, В М Лохин и др ) Вместе с тем использование методов искусственного интеллекта в механике манипуляторов встречается весьма редко и положительный опыт их применения в данной сфере можно считать незначительным и недостаточно осмысленным Более того, их использование без связи с другими перспективными подходами не всегда дает желаемый положительный эффект
Функционирование манипуляторов определяется планированием так называемых программных траекторий, например, в пространстве обобщенных координат Однако известные методы не гарантируют отсутствие немонотонных блуждающих движений в каждом конкретном сочленении манипулятора Поэтому нередко выбранный вариант движения оказывается неэкономичным по времени или не лучшим по затратам энергии
При планировании программных траекторий необходимо решать основные задачи кинематики манипулятора (прямую и обратную) В режиме реального времени скорость вычислений особенно важна Поэтому разработка эффективных, с точки зрения быстродействия и точности, методов решения основных задач кинематики манипуляторов, а также планирования программных траекторий и управления манипулятором с учетом его избыточности и нелинейной динамики степеней подвижности представляет значительный интерес Изложенное определило актуальность и цель диссертационной работы
Целью диссертационной работы является создание эффективных математических методов и алгоритмов решения задач кинематики, динамики и, в итоге, управления избыточными многозвенными манипуляторами в режиме реального времени на основе нейронных сетей
Научные задачи
> Для достижения данной цели требуется решить следующие задачи
разработать метод решения обратной задачи кинематики манипуляторов с использованием аппарата нейронных сетей,
синтезировать эффективный алгоритм решения обратной задачи кинематики кинематически избыточных манипуляторов,
создать методику управления движением звеньев манипулятора на основе динамической коррекции с использованием методов искусственного интеллекта,
провести апробацию предложенных методов для конкретных задач робототехники, а также в смежных отраслях техники
Методы исследований Для решения поставленных задач использовались методы искусственного интеллекта и математического моделирования, теоретическая механика, теория управления
Достоверность и обоснованность диссертационных исследований подтверждаются результатами численного эксперимента и моделирования, успешным внедрением разработанных алгоритмов, программных средств и интеллектуальных систем управления в различных организациях и предприятиях
Научная новизна
создан эффективный алгоритм решения обратной задачи кинематики на основе нейросетевого подхода, устраняющий неоднозначность решения для кинематически-избыточного манипулятора и эффективно функционирующий для манипуляторов со сложной кинематической схемой,
разработан алгоритм уточнения приближенного нейросетевого решения обратной задачи кинематики манипулятора на основе численного метода, исключающий необходимость решения прямой задачи кинематики в процессе итераций,
предложена модификация численного алгоритма решения обратной задачи кинематики манипулятора, позволяющая учитывать кинематические и динамические ограничения на положение звеньев без применения штрафных и барьерных функций,
построен новый метод управления движением звеньев манипуляторов на основе динамической коррекции с ігоименением искусственных нейронных сетей, учитывающий взаимное влияние звеньев без решения обратной задачи динамики по полной математической модели манипуляторов с приводами, а также использующий вычислительную систему с ограниченной мощностью, которая реализует нейросетевой алгоритм управления Предложенный метод позволяет повысить точность отработки траектории при высоких скоростях движения звеньев манипулятора
На защиту выносятся
1 Метод решения обратной задачи кинематики манипулятора с использовани
ем аппарата искусственных нейронных сетей, позволяющий существенно сократить
время решения задачи по сравнению с итерационными численными алгоритмами
Алгоритм итерационного уточнения нейросетевого решения обратной задачи кинематики манипулятора, требующий меньших вычислительных затрат по сравнению с известными численными методами
Модификация численного алгоритма решения обратной задачи кинематики
манипулятора, обладающего кинематической избыточностью, с учетом кинематических и динамических ограничений, повышающая сходимость численного метода по сравнению с исходным алгоритмом
4 Методика управления движением звеньев манипуляторов на основе динамической коррекции с использованием методов искусственного интеллекта, не требующая решения обратной задачи динамики манипулятора и позволяющая снизить динамическую опшбку отработки манипулятором заданной траектории при наличии существенных нелинейностей в приводах и в системе управления
5. Результаты применения созданных методов и алгоритмов, использованных при выполнении ряда работ и внедренных в промышленности
Практическая ценность заключается в расширении возможностей и повышении эффективности решения задач кинематики, динамики и управления манипуляторами
разработанные алгоритмы могут быть использованы для эффективного управления движением манипуляционных механизмов,
предложенные методики решения задач механики и управления роботами представляют интерес для вузов, в учебные программы которых входят дисциплины, связанные с механикой роботов и других сложных механических систем, а также с искусственным интеллектом,
предложенная методика может быть использована для снижения динамической ошибки при управлении движением звеньев манипулятора,
разработанные алгоритмы и программные средства, защищенные свидетельством Роспатента на программы для ЭВМ, позволяют использовать их при проектировании новых конструкций промышленных роботов и при создании программных траекторий для существующих конструкций,
экспериментальные исследования, связанные с использованием нейросетевого подхода, могут быть использованы для других технических объектов, а также в смежных отраслях техники
Реализация результатов. Результаты диссертационной работы использованы при выполнении ряда работ, внедренных в промышленности и в учебном процессе
на ЗАО «АП Саратовский завод резервуарных металлоконструкций» для планирования программной траектории при выполнении технологических задач сварочного манипулятора ARS-JS6,
на АООТ «НИТИ-ТЕСАР» при планировании программных траекторий опытных образцов манипуляторов, входящих в систему агрегатированного сборочного оборудования,
на ООО «СЭПО-ЗЭМ» при планировании программных траекторий окрасочного манипулятора,
предложенные алгоритмы управления манипуляторами применяются на кафедре «Системы искусственного интеллекта» СГТУ при обучении студентов специальности 210300 «Роботы и робототехнические системы», а также использованы в совместном проекте по гранту компании «Hewlett-Packard» при внедрении в учебный процесс дистанционного обучения и контроля знаний по дисциплинам «Управление роботами и РТС» и «Моделирование роботов и РТС»
Апробация работы Результаты работы докладывались и получили одобрение на семинарах Института проблем точной механики и управления РАН, на Международных научных конференциях (МНК) «Математические методы в технике и технологиях» (Смоленск, 2001, Тамбов, 2002, Ростов - на Дону, 2003, Казань, 2005), на МНК «Проблемы и перспективы прецизионной механики и управления в машиностроении» (Институт проблем точной механики и управления РАН, Саратов, 2002), на 2-й МНК «Аналитическая теория автоматического управления и ее приложения», Саратов, 2005, на VI Международном симпозиуме «Интеллектуальные системы» (INTELS, Москва, 2004), на научных семинарах кафедры «Системы искусственного интеллекта» СГТУ (1995-2005); на 12 межвузовских и других научных конференциях
Публикации. Основные положения диссертации отражены в 16 публикациях, в том числе в 3 статьях в центральных научно-технических журналах, рекомендованных ВАК, и 1 свидетельстве Роспатента на программы для ЭВМ
В работах, опубликованных в соавторстве, личный вклад автора состоит в разработке математических моделей, алгоритмов, программ, в постановке и обработке результатов экспериментов [1 - 7, 9, 10, 12, 15], в участии в постановке задач, их обсуждении и решении [8, 11, 13, 14], а также в разработке программных модулей [16] Общий объем 5,5 усл. печ л
Структура и объем диссертации Диссертационная работа состоит из 4 разделов, списка использованной литературы и приложений Основная часть диссертации изложена на 144 страницах, содержит 45 рисунков, 7 таблиц
