Implementation of an intelligent system for solving inverse kinematics problems of a robot manipulator with an excessive number of degrees of freedom

Abstract

В рамках исследования был проведен анализ существующей литературы, связанной с планированием траектории и реализации управляемого движения манипулятора. На основе этого анализа была подготовлена диссертация, в которой представлен детальный обзор разработок от их зарождения до текущего состояния, а также рассмотрены современные тенденции. В рамках исследования были разработаны и оценены алгоритмы планирования маршрута. При их разработке и анализе использовались знания, относящиеся к конкретной проблеме, а также применялись эвристические методы. Предлагаемая методология включает в себя новые подходы к решению задачи планирования маршрута для промышленных роботизированных систем, работающих в трехмерных средах с фиксированными препятствиями. Для решения этой задачи были реализованы алгоритмы. Моделирование препятствий проводилось с использованием комбинаций простых геометрических объектов, таких как сферы, что обеспечивало эффективную реализацию алгоритма предотвращения столкновений. Разработанные методы направлены на уменьшение суммы расстояний между выделенными точками движения робота по траектории с учетом ограничений, чтобы избежать столкновений с препятствиями. Маршрут состоит из смежных конфигураций, полученных, например, в результате оптимизации с использованием алгоритмов, направленных на уменьшение многопараметрической функции. Такая функция может включать в себя расстояние между интересующими точками двух смежных конфигураций и расстояние от точек текущей конфигурации до конечной конфигурации. Цель алгоритма – обеспечить перевод робота из начальной конфигурации в конечную без столкновений с препятствиями, учитывая ограничения приводов. Каждый маршрут создается с использованием смежных конфигураций, полученных в процессе оптимизации, направленной на уменьшение времени перемещения робота между двумя смежными конфигурациями, расстояния от точек текущей конфигурации до конечной конфигурации и расстояния между важными точками смежных конфигураций вдоль маршрута. Ограничения этого алгоритма могут включать в себя ограничения по крутящему моменту, мощности и энергопотреблению. Результатом алгоритма оптимизации является маршрут с минимальным временем перемещения между двумя конфигурациями робота.

Within the framework of the research, an analysis of existing literature related to trajectory planning and implementation of controlled manipulator motion was conducted. Based on this analysis, a dissertation was prepared, which presents a detailed overview of developments from their inception to the current state, as well as discusses modern trends. During the research, route planning algorithms were developed and evaluated. Knowledge related to the specific problem was used in their development and analysis, as well as heuristic methods were applied. The proposed methodology includes new approaches to solving the route planning problem for industrial robotic systems operating in three-dimensional environments with fixed obstacles. Algorithms were implemented to solve this problem. Obstacle modeling was carried out using combinations of simple geometric objects, such as spheres, which ensured efficient implementation of collision avoidance algorithms. The developed methods aim to reduce the sum of distances between designated robot movement points along the trajectory, taking into account constraints, to avoid collisions with obstacles. The route consists of adjacent configurations obtained, for example, as a result of optimization using algorithms aimed at reducing multi-parameter functions. Such a function may include the distance between the points of interest of two adjacent configurations and the distance from the points of the current configuration to the final configuration. The goal of the algorithm is to transfer the robot from the initial configuration to the final one without colliding with obstacles, considering the drive constraints. Each route is created using adjacent configurations obtained during optimization aimed at reducing the robot's travel time between two adjacent configurations, the distances from the points of the current configuration to the final configuration, and the distances between important points of adjacent configurations along the route. The constraints of this algorithm may include torque, power, and energy consumption constraints. The result of the optimization algorithm is a route with minimal travel time between two robot configurations.