Modelling manipulator motion and its control based on neural networks

Abstract

Основная цель данной работы - построение математической модели движения и управления многозвенным манипулятором. Особенностью работы является использование данных с камеры при планировании траектории движения. В работе поднимается вопрос сравнения эффективности классических алгоритмов управления и алгоритмов, использующих нейронные сети. С помощью различных программных средств была визуализирована симуляция манипулятора. Было получено, что нейросетевые алгоритмы не дают ощутимого выигрыша в точности, но позволяют быстрее адаптироваться к новым траекториям.

The main purpose of the research is to develop a mathematical model for describing motion and control of a multi-link manipulator. A special feature of the research the use of data from the camera when planning the trajectory of movement. The research raises the issue of comparing the efficiency of classical control algorithms and algorithms those use neural networks. With the help of various software tools, the simulation of the manipulator was visualized. It was found that neural network algorithms were not much better in accuracy compared to standard algorithms, but allowed to adapt faster to new trajectories.