Робот қолының керi кинематикасы үшiн мультиагенттiк оқыту
DOI:
https://doi.org/10.26577/JMMCS.2022.v115.i3.011Кілттік сөздер:
Кинематика, керi кинематика, адаптивтi көп агенттiк жүйе, өзiн-өзi бейiмдеу, агностикалық модельАннотация
Бұл жұмыста бейiмделетiн көп агенттiк жүйе (Adaptive Multi-Agent System) тәсiлiне негiзделген роботтық манипуляторға арналған керi кинематика мәселесiнiң шешiмi ұсынылады. Бұл зерттеуде мульти-агенттiк жүйе төрт еркiндiк дәрежесi (DOF) бар робот қолы мен екi дөңгелегiн басқаруға жауапты. Роботтық қажеттi позиция және бағдарына жетуi үшiн, оның қолы мен дөңгелектерiне айналу бұрышы мен жылдамдық тәрiздi тиiстi командалар берiледi. Командаларды есептеу тура және керi кинематика есебiн шешумен тiкелей байланысты. AMOEBA-ның үйрену кезеңiне дейiн θ айналу бұрыштары бiр N санына шифрланады. Бұл параметр болжау кезеңiндегi бiздiң болжам жасайтын негiзгi мән болып табылады. Үйрену кезеңiнде Agnostic MODEl Builder by self-adaptation (AMOEBA) жергiлiктi үлгiлерi бар және өзiн-өзi бейiмдей алатын контекстiк агенттердi құрады. Болжамды мән, Npred, есептелiнiп алынғаннан кейiн, айналу бұрыштарының жиынтығын алу үшiн керi бағытта шифр ашылады. Бұл жиынтық роботтық атқарушы механизмi, яғни робот қолының саусақ ұшы, қажеттi позиция және бағдарға жетуi үшiн төрт еркiндiк дәрежелi қолы мен екi дөңгелегiне команда ретiнде берiледi. Сонымен қатар, робот өзiнiң барлық физикалық параметрлерiмен Robot Operating System (ROS) ортасында модельденедi және имитацияланады.
Библиографиялық сілтемелер
[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
