Лекции.Орг


Поиск:




Категории:

Астрономия
Биология
География
Другие языки
Интернет
Информатика
История
Культура
Литература
Логика
Математика
Медицина
Механика
Охрана труда
Педагогика
Политика
Право
Психология
Религия
Риторика
Социология
Спорт
Строительство
Технология
Транспорт
Физика
Философия
Финансы
Химия
Экология
Экономика
Электроника

 

 

 

 


Описание производственной ситуации.




Введение.

 

Как и любая область науки или техники робототехника возникла не на пустом месте. Своему появлению на свет роботы обязаны, в частности, компьютеризации производства, автоматизации технологических процессов, а так же огромному опыту, накопленному в процессе эксплуатации станков для механической обработки с числовым программным управлением.

Наибольшее применение роботы находят в промышленности. Согласно (ГОСТ 25686-85) «Промышленный робот – автоматическая машина, стационарная или передвижная, состоящая из исполнительного устройства в виде манипулятора, имеющего несколько степеней подвижности и перепрограммируемого устройства программного управления для выполнения в производственном процессе двигательных и управляющих функций». Термин «манипулятор» определяет тот же ГОСТ: «Манипулятор – управляемое устройство или машина для выполнения двигательных функций, аналогичных функциям руки человека при перемещении объектов в пространстве, оснащенное рабочим органом». Роботы, а в частности манипуляторы используются не только в промышленности, но и в области народного хозяйства. Робототехнические системы применяют для исключения ручного труда.

С развитием робототехники росли и сложности решаемых ими задач. Так на ранних этапах роботы не учитывали наличие препятствий в рабочей зоне, в дальнейшем, были созданы роботы, учитывающие наличие препятствий, но информация о препятствиях была заранее известна. Сегодня решаются задачи о движении роботов в неизвестной или частично известной среде со статическими или подвижными препятствиями.

Данная дипломная работа посвящена реализации алгоритмов управления манипуляционными роботами в условиях неполной информации о внешней среде. Предполагается, что в процессе функционирования роботу известна информация о внешней среде только в небольшой окрестности текущего и предшествующих положений. Информацию об окружающей среде робот получает от датчиков установленных на нем. На основе информации, полученной от датчиков, робот осуществляет движение по приведенным алгоритмам.


Технико-экономическое обоснование


1 Технико-экономическое обоснование

 

 

Описание производственной ситуации.

Примером применения манипуляционного робота в сервисной области является проект FRIEND Бременского университета (рис. 1.1.1). Робот FRIEND предназначен для обслуживания парализованных пациентов или людей, находящихся на лечении.

 

 

Рис. 1.1.1 FRIEND

При обслуживании парализованных пациентов типична следующая ситуация. На столе перед парализованным пациентом стоят стаканы, бутылки, апельсины, яблоки и другие предметы, к столу прикреплен также манипулятор. Пациент, например, может попросить стакан воды. Манипулятор должен осуществить следующие действия: передвинуться среди неизвестных препятствий к бутылке, наполнить стакан водой вставить в стакан трубочку и подать стакан. Одной из проблем реализации проекта является управление манипулятором в среде с неизвестными препятствиями, где под неизвестными статическими препятствиями понимают все окружающие предметы, находящиеся в области действия манипулятора (стол, фрукты и т.д. включая самого парализованного пациента). К настоящему времени разработано большое количество алгоритмов управления роботами в известной среде. Имеются хорошие обзоры таких алгоритмов [3, 4, 6, 8]. В качестве алгоритма управления манипулятором в неизвестной среде выбран алгоритм [Ильин, Лопатин] по следующим соображениям: применимость к n-мерному случаю, гарантированность достижение целевой конфигурации при условии ее принципиальной достижимости. Данный алгоритм сводится к решению конечного числа задач планирования траектории в среде с известными запрещенными состояниями [6]. Ранее было разработано программное обеспечение задачи моделирования движения двухзвенного манипулятора в неизвестной среде. В качестве подпрограммы планирования траектории в среде с известными запрещенными состояниями был использован метод [9] полного перебора [Нильсон]. Тестирование на примере (см. прил. 1) показало, что, несмотря на то, что цель достигалась всегда, с уменьшением размера дискретов время движения становится неприемлемо большим (Табл. 1.1). В связи с этим возникает необходимость выбора других алгоритмов планирования траектории в среде с известными запрещенными состояниями. В целях уменьшения времени работы в качестве планирования траектории в известной среде вызываемой из точного алгоритма был выбран алгоритм Лавалля - двунаправленных графов [11].

Таблица 1.1

delta, ˚ Количество дискретов Время, секунд
       
       
       
       
  4.5    
       
       
       
  1.5    

 

Задача дипломного проекта – разработать и реализовать на ЭВМ алгоритм движения манипулятора в среде с известными статическими препятствиями, используя алгоритм двунаправленных графов такой, чтобы время вычисления искомого маршрута было меньше времени вычисления с использованием алгоритма полного перебора в зависимости от задаваемого шага дискретизации delta для того же случая.

 

Цель исследования

На основании описания производственной ситуации формулируем цель исследования.

Целью данной дипломной работы является разработка алгоритмического и программного обеспечения задач имитации на ЭВМ управления манипуляционными роботами в среде с неизвестными статическими препятствиями с использованием алгоритма двунаправленных графов.





Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2017-03-12; Мы поможем в написании ваших работ!; просмотров: 300 | Нарушение авторских прав


Поиск на сайте:

Лучшие изречения:

Большинство людей упускают появившуюся возможность, потому что она бывает одета в комбинезон и с виду напоминает работу © Томас Эдисон
==> читать все изречения...

2486 - | 2163 -


© 2015-2024 lektsii.org - Контакты - Последнее добавление

Ген: 0.009 с.