Кинематическая модель для управления роботом-манипулятором на основе нейронных сетей

В настоящей работе рассматривается проблема управления роботамиманипуляторами на основе обученных искусственных нейронных сетей (ИНС). В ее основе лежат задачи позиционирования манипуляторов в зависимости от координат целевой точки в декартовом пространстве. Прямая (ПЗК) и обратная (ОЗК) задачи кинематики имеют различные способы, методики и алгоритмы решения. Авторами предлагается расчет координат манипуляторов, т. е. решения задач ПЗК и ОЗК с помощью обучаемой ИНС на основе созданной кинематической модели робота-манипулятора. Математическая модель дает расчетные данные для обучения ИНС и основана на представлении Денавита – Хартенберга (ДХ-представления), которое позволяет получить однородную матрицу преобразования размерностью 4 х 4, описывающую положение системы координат каждого звена относительно системы координат предыдущего звена. Кинематическая модель робота реализуется в программе Matlab с помощью набора инструментов Robotics System Toolbox. Для этого сформирована функция, которая задаёт структуру манипулятора и его параметры с помощью ДХ-представления. Проведены экспериментальные исследования модели, ИНС разных типов, написаны соответствующие алгоритмы и программы для всех процессов. Проведенные экспериментальные исследования позволяют судить о возможности применения разработанных методов решения кинематических задач многозвенных манипуляторов на базе ИНС. Применение такого подхода актуально и в аэрокосмической отрасли для управления манипуляторами на производстве и в космосе.