Мультиагентное обучение для обратной кинематики роботизированной руки
DOI:
https://doi.org/10.26577/JMMCS.2022.v115.i3.011Ключевые слова:
Прямая кинематика, обратная кинематика, адаптивная мультиагентная система, независимый построитель моделей путем самостоятельной адаптацииАннотация
В данной статье представлено решение обратной задачи кинематики для роботаманипулятора на основе подхода Adaptive Multi-Agent System (AMAS). В этом исследовании мультиагентная система отвечает за управление манипулятором робота с четырьмя степенями свободы (DOF) и двумя моторизованными колесами, давая соответствующие команды, такие как углы поворота и скорости, для достижения желаемого положения и ориентации исполнительного механизма, то есть концевого эффектора. Расчет команд напрямую связан с решением прямой и обратной кинематики. На этапе обучения Agnostic MOdEL Builder путем самостоятельной адаптации (AMOEBA) создает агенты контекста, которые имеют локальные модели и способны к самостоятельной адаптации. Перед процессом обучения AMОEBA, углы поворота, θ значения, кодируются в одно число N, этот параметр является желаемым значением, которое мы собираемся предсказать на этапе прогнозирования. После получения предсказанного значения Npred, оно будет декодировано обратно, чтобы получить набор углов поворота, заданный концевому исполнительному механизму робота. Кроме того, робот со всеми его физическими параметрами моделируется и симулируется в среде Robot Operating System (ROS)
Библиографические ссылки
[2] N. Verstaevel, J. Boes, J. Nigon, D. d’Amico, M. Gleizes "Lifelong Machine Learning with Adaptive Multi-Agent Systems In Proceedings of the 9th International Conference on Agents and Artificial Intelligence, 1(2017): 275-286.
[3] R.R. Serrezuela, A.F.C. Chavarro, M.A.T. Cardozo, A.L. Toquica, L.F.O. Martinez, "Kinematic modelling of a robotic arm manipulator using Matlab ARPN Journal of Engineering and Applied Sciences, 12:7(2017): 2037-2045.
[4] A. Mohammed "Forward and Inverse Kinematic Analysis and Validation of the ABB IRB 140 Industrial
Robot"International journal of electronics, mechanical and mechatronics engineering, 7:2(2017): 1383-1401.
[5] Kwon3d.com. (1998). Rotation Matrix. [online] Available at: ttp://www.kwon3d.com/theory/transform/rot.html [Accessed 28 Aug. 2019].
[6] G. Dudek and M. Jenkin, "Computational Principles of Mobile Robotics"Cambridge University Press, USA, 2nd edition, 2010.
[7] J.-P. Georg´e, M.-P. Gleizes, and V. Camps, "Cooperation In Di Marzo G. Serugendo, M.-P. Gleizes, and A. Karageogos, editors, Self-organising Software, Natural Computing Series, pages 7-32. Springer Berlin Heidelberg, 2011.
[8] J. Boes, J. Nigon, N. Verstaevel, M.-P. Gleizes, F. Migeon, "The Self-Adaptive Context Learning Pattern: Overview and Proposal International and Interdisciplinary Conference on Modeling and Using Context (CONTEXT), 9405(2015) in LNAI, Springer, Larnaca, Cyprus, 91-104. .
[9] J. Nigon, E. Glize, D. Dupas, F. Crasnier, J. Boes, "Use Cases of Pervasive Artificial Intelligence for Smart Cities
Challenges IEEE Workshop on Smart and Sustainable City (WSSC 2016) associated to the International Conference IEEE UIC (2016): 1021-1027
