Underwater Robot Manipulator Control

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Аннотация

This paper deals with the problem of bringing the end effector (grip center) of an underwater vehicle anthropomorphic manipulator to a predetermined position in a given time using the terminal state method. A dynamic model with the account of joint drives dynamics is formulated on the basis of obtained kinematic model constructed by using the Denavit-Hartenberg method (DH model). The DH model is used in a terminal nonlinear criterion that displays estimate of the proximity of the effector's orientation and position to the specified values. The dynamic model is adapted for effective application of the author's terminal state method (TSM) so that it forms a system of differential equations for the rotation angles of manipulator links around the longitudinal and transverse axes, having only desired TSM-controls in the right parts. The converted model provides simplifications of controls calculation by eliminating the numerical solution of special differential equations, that is needed in the case of using in TSM nonlinear dynamic models in general form. The found TSM-controls are further used in expressions for control actions on joints electric drives obtained on the basis of electric drives dynamic models. Unknown drives parameters as functions of links rotation angles or other unknown factors, are proposed to be determined experimentally. Such two-step procedure allowed to get drive control in the form of algebraic and transcendental expressions. Finally, by applying the developed software, simulation results of the manipulator end effector moving to the specified positions on the edge of the working area are presented. The resulting error (without accounting measurement error) does not exceed 2 centimeters at the 1.2 meters distance by arm reaching maximum of length ability. The work was performed under the Federal program of developing a robotic device for underwater research in shallow depths (up to 10 meters).

Авторлар туралы

A. Balabanov

Sevastopol State University

Email: alexey.balabanov83@gmail.com
October Revolution Ave. 25

A. Bezuglaya

Sevastopol State University

Email: anna_bezuglaya@list.ru
Kolobova St. 19

E. Shushlyapin

Sevastopol State University

Email: 6u6@bk.ru
Molodykh stroiteley St. 16

Әдебиет тізімі

  1. Unmanned Underwater Vehicles (UUV) Market worth 5.20 Billion USD by 2022 // MarketsandMarkets. URL: https://www.marketsandmarkets.com/PressReleases/unmanned-underwater-vehicles.asp. (дата обращения: 20.01.2020).
  2. Casalino G., Caccia M., Caiti A., Antonelli G., Indiveri G., Melchiorri C., Caselli S. MARIS: A National Project on Marine Robotics for InterventionS, in: Proc. 22nd Mediterranean Conf. on Control and Automation, MED'14, IEEE, 2014, pp. 864 - 869.
  3. Lane D.M., Maurelli F., Larkworthy T., Caldwell D., Salvi J., Fox M., Kyriakopoulosy K. PANDORA: Persistent Autonomy through Learning, Adaptation, Observation and Re-planning // IFACPapersOnLine. Vol. 48. Issue 2. 2015. pp. 238–243.
  4. Sanz P.J., Ridao P., Oliver G., Casalino G., Petillot Y., Silvestre C., Melchiorri C., Turetta A. TRIDENT An European Project Targeted to Increase the Autonomy Levels for Underwater Intervention Missions // 2013 OCEANS - San Diego, 23-27 Sept. 2013. pp. 1 – 10.
  5. Разработка и исследование робототехнического комплекса для выполнения подводно-технических работ в условиях ограниченной видимости с использованием комплексной системы 3D-зрения высокого разрешения / А.А.Кабанов, В.А. Крамарь, Е.А. Шушляпин и др. // Отчет о НИР (г/б №АААА-А18-11812259008). Севастополь, СевГУ, 2018.
  6. Kabanov A.A., Balabanov A.N. The modeling of an anthropomorphic robot arm // MATEC Web of Conferences 224, Vol. 224, 2018 (Proceedings of International Conference on Modern Trends in Manufacturing Technologies and Equipment (ICMTMTE 2018) Sevastopol, Russia, September 10-14, 2018, 6 pages.
  7. FEDOR: Final Experimental Demonstration Object Research. URL: https://dfnc.ru/kosmos/fedor-robot-poletel-v-kosmos/ (Дата обращения 24.02.2020).
  8. Подводные манипуляторы. URL: http://www.oceanos.ru/s1/files/File/2017_LFL_manip.pdf (Дата обращения 15.01.2020).
  9. Автономный подводный робот-краб. URL: https://ria.ru/science/20180419/1518950715.html (Дата обращения 04.09.2019).
  10. Облегченный подводный пятистепенной электроманипулятор. URL: http://www.tetis-pro.ru/news/803/ (Дата обращения 24.01.2020).
  11. Подводный робот политехников «Одиссей». URL: https://news.tpu.ru/news/2016/11/. 11/26198/?title=podvodnyy_robot_politehnikov_pozvolit_o&print=1 (Дата обращения 05.09.2019).
  12. Vu N.Thi-Thuy, Tran N. P., Nguyen N.H. Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System Based Path Planning for Excavator Arm // Hindawi Journal of Robotics, Volume 2018 |Article ID 2571243. 7 pages.
  13. Han X., Yin M., Liu X., Yin G. Solution of inverse kinematics and movement trajectory simulation for 6R robot // Journal of Sichuan University (Engineering Science Edition). vol. 47, no. 6, 2015, pp. 185–190.
  14. She M., Tian L. A Novel Path Control Algorithm for Networked Underwater Robot // Hindawi Journal of Robotics. Volume 2018. Article ID 1520981. 7 pages.
  15. Ananthanarayanan H., Ordóñez R. Real-time Inverse Kinematics of (2n + 1) DOF hyper-redundant manipulator arm via a combined numerical and analytical approach // Mechanism and Machine Theory. vol. 91. 2015. pp. 209–226.
  16. Legowski A. The global inverse kinematics solution in the adept six 300 manipulator with singularities robustness // Proceedings of the 20th International Conference on Control Systems and Computer Science, CSCS 2015. Romania. 2015. pp. 90–97.
  17. Mahmoodabadi M. J., Ziaei A. Inverse Dynamics Based Optimal Fuzzy Controller for a Robot Manipulator via Particle Swarm Optimization // Hindawi Journal of Robotics, Volume 2019. Article ID 5052185. 10 pages.
  18. Mendili M., Bouani F. Predictive control of mobile robot using kinematic and dynamic models // Journal of Control Science and Engineering. vol. 2017. Article ID 5341381, 11 pages.
  19. LIN Y. Solution of Inverse Kinematics for General Robot Manipulators Based on Multiple Population Genetic Algorithm // Journal of Mechanical Engineering, vol. 53. no. 3. 2017. p. 1.
  20. Momani S., Abo-Hammour Z.S., Alsmadi O.M.K. Solution of inverse kinematics problem using genetic algorithms // Applied Mathematics & Information Sciences. vol. 10. no. 1. 2016. pp. 225–233.
  21. Wang H-J, Fu Y.,Zhao Z-Q, Yue Y-J. An Improved Ant Colony Algorithm of Robot Path Planning for Obstacle Avoidance // Hindawi Journal of Robotics. Volume 2019. Article ID 6097591. 8 pages.
  22. Kong H., Li N., Shen Y. Adaptive double chain quantum genetic algorithm for constrained optimization problems // Chinese Journal of Aeronautics. vol. 28. no. 1, 2015. pp. 214–228.
  23. Lv X., Zhao M. Application of Improved BQGA in Robot Kinematics Inverse Solution // Hindawi Journal of Robotics. Volume 2019. Article ID 1659180. 7 pages.
  24. Zhao M., Dai Y. Application of fuzzy ant colony algorithm to robotics arm inverse kinematics problem // ICIC Express Letters. vol. 10. no. 1. 2016. pp. 43–49.
  25. Zhang Y.F., Ma Z.S. A simulated annealing neural network solution to inverse kinematics of EOD manipulator // Computer Measurement & Control. vol. 23. no. 4. 2015. pp. 1269–1272.
  26. Шушляпин Е.А., Безуглая А.Е. Управление антропоморфным роботом методом конечного состояния // «Автоматизация и приборостроение: проблемы, решения АППР-2019», г. Севастополь, 09–13 сентября 2019 г. Материалы IV Международной научно-техническая конференции / «Автоматизация и измерения в машиноприборостроении». №3(7). 2019. С.38 – 47.
  27. Denavit J., Hartenberg R.S. A kinematic notation for lower-pair mechanisms based on matrices // Transactions ASME Journal of Applied раMechanics. 23, 1955. pp. 215–221.
  28. Шушляпин Е.А. Управление нелинейными системами на основе прогноза конечного состояния неуправляемого движения // Севастополь: СевНТУ, 2012. 282 с.
  29. Алексеев В.М. Об одной оценке возмущений обыкновенных дифференциальных уравнений // Вестн. Москов. ун-та. Сер.1. Математика, механика. 1961. №2. С.28 – 36.
  30. Шушляпин Е.А. и др. Нелинейные регуляторы для удержания судна на заданной траектории при «сильных» маневрах // Труды СПИИРАН. 2017. Вып. 53. C. 178–200.
  31. Shushlyapin E.A., Bezuglaya A.E. Analytical Synthesis of Regulators for Nonlinear Systems with a Terminal State Method on Examples of Motion Control of a Wheeled Robot and a Vessel // Hindawi Journal of Applied Mathematics, vol. 2018 Article ID 4868791, 2018, 13 pages.

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML
Жүктеу

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».