seatsСоциально-экономические и технические системы: исследование, проектирование, оптимизацияSocial-economic and technical systems: research, design and optimization1991-6302Казанский (Приволжский) федеральный университетseats-219Research ArticleОРГАНИЗАЦИОННО-ТЕХНИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ: ПРОЕКТИРОВАНИЕ, ФУНКЦИОНИРОВАНИЕ, ЭКСПЛУАТАЦИЯОРГАНИЗАЦИОННО-ТЕХНИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ: ПРОЕКТИРОВАНИЕ, ФУНКЦИОНИРОВАНИЕ, ЭКСПЛУАТАЦИЯПЛАНИРОВАНИЕ ТРАЕКТОРИИ ДВИЖЕНИЯ КИНЕМАТИЧЕСКОЙ ЦЕПИ С ПРИМЕНЕНИЕМ НЕЙРОННОЙ СЕТИ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ПОДЗАДАЧИ ИНВЕРСНОЙ КИНЕМАТИКИKINEMATIC CIRCUITS TRAJECTORY PLANNING USING A NEURAL NETWORK FOR SOLVING THE INVERSED KINEMATICS SUBTASKШульгинС. К.ShulginS. K.

Шульгин С.К., кандидат технических наук, доцент

 

Shulgin S.K. - candidate of technical sciences, associate professor

 

СинепольскийД. О.SinepolskyD. O.

Синепольский Д.О., старший преподаватель

 

Sinepolsky D.O. - Senior Lecturer 

 

ЮрковВ. А.YurkovV. A.

Юрков В.А., старший преподаватель

 

Yurkov V.A. - Senior Lecturer

 

ФГБОУ ВО «Луганский государственный университет имени Владимира Даля»РоссияFederal State Budgetary Educational Institution of Higher Education «Luhansk Vladimir Dahl State University»Russian Federation20233110202502131138Copyright © Шульгин С.К., Синепольский Д.О., Юрков В.А., 20252025Шульгин С.К., Синепольский Д.О., Юрков В.А.Shulgin S.K., Sinepolsky D.O., Yurkov V.A.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://seats.elpub.ru/jour/article/view/219

исследуется возможность применения предварительно обученной искусственной нейронной сети в задаче планирования траектории движения исполнительной кинематической цепи для решения обратной задачи кинематики в узловых точках траектории. Рассмотрены вопросы аппроксимации и вид полиномов для участков траектории движения исполнительной кинематической цепи; формирования обучающей выборки искусственной нейронной сети для решения обратной задачи кинематики; моделирования движения исполнительной кинематической цепи и определения законов изменения обобщенных координат, скоростей и ускорений при реализации заданной траектории.

The possibility of using a pretrained artificial neural network in the problem of planning the trajectory of the executive kinematics chain for solving the inverse kinematics problem at the nodal points of the trajectory is investigated. The questions of approximation and the form of polynomials for sections of the executive kinematics chain motion trajectory; formation of a training sample of an artificial neural network to solve the inverse problem of kinematics; modelling the movement of the executive kinematics chain and determining the laws of change of generalized coordinates, velocities and accelerations in the implementation of a given trajectory are considered.

обратная задача кинематикиаппроксимация траекторииаппроксимирующий полиномзадача планирования траекторииобобщенные координатыискусственная нейронная сетьinverse kinematics problemtrajectory approximationapproximating polynomialtrajectory planning problemgeneralized coordinatesartificial neural networkReferencesS. Tejomurtula and S. Kak: «Inverse kinematics in robotics using neural networks» Information Sciences, Vol. 116, pp. 147–164, 1999.S. Tejomurtula and S. Kak: «Inverse kinematics in robotics using neural networks» Information Sciences, Vol. 116, pp. 147–164, 1999.A.V. Duka: «Neural network based inverse kinematics solution for trajectory tracking of a robotic arm» Procedia Technology, Vol. 12, pp. 20–27, 2014A.V. Duka: «Neural network based inverse kinematics solution for trajectory tracking of a robotic arm» Procedia Technology, Vol. 12, pp. 20–27, 2014Y. Maeda, T. Fujiwara and H. Ito: «Robot control using high dimensional neural networks» Procs. of SICE Annual Conference 2014, pp. 738–743, 2014Y. Maeda, T. Fujiwara and H. Ito: «Robot control using high dimensional neural networks» Procs. of SICE Annual Conference 2014, pp. 738–743, 2014Фу, Кинсан. Робототехника / К. Фу, Р. Гонсалес, К. Ли; Перевод с англ. А. А. Сорокина и др.; под ред. В. Г. Градецкого. - М.: Мир, 1989. - 620с. : ил.; 22 см.;Фу, Кинсан. Робототехника / К. Фу, Р. Гонсалес, К. Ли; Перевод с англ. А. А. Сорокина и др.; под ред. В. Г. Градецкого. - М.: Мир, 1989. - 620с. : ил.; 22 см.;Шахинпур, М. Курс робототехники / М. Шахинпур. – М.: Мир, 1990. – 527 с.Шахинпур, М. Курс робототехники / М. Шахинпур. – М.: Мир, 1990. – 527 с.Шульгин С.К. Моделирование адаптивной системы позиционирования звена сферической кинематической пары на основе искусственной нейронной сети [Тект] / Шульгин С.К., Синепольский Д.О. // Вестник ЛГУ им. В. Даля / ГОУ ВО ЛНР ЛГУ им. В. Даля. – Луганск, 2022. – №6.Шульгин С.К. Моделирование адаптивной системы позиционирования звена сферической кинематической пары на основе искусственной нейронной сети [Тект] / Шульгин С.К., Синепольский Д.О. // Вестник ЛГУ им. В. Даля / ГОУ ВО ЛНР ЛГУ им. В. Даля. – Луганск, 2022. – №6.S. Tejomurtula and S. Kak: «Inverse kinematics in robotics using neural networks» Information Sciences, Vol. 116, pp. 147–164, 1999.S. Tejomurtula and S. Kak: «Inverse kinematics in robotics using neural networks» Information Sciences, Vol. 116, pp. 147–164, 1999.Y. Maeda, T. Fujiwara and H. Ito : «Robot control using high dimensional neural networks» Procs. of SICE Annual Conference 2014, pp. 738–743, 2014.Y. Maeda, T. Fujiwara and H. Ito : «Robot control using high dimensional neural networks» Procs. of SICE Annual Conference 2014, pp. 738–743, 2014.Practical optimization, Philip E. Gill, Walter Murray and Margret H. Wright, Academic Press Inc. (London) Limited, 1981.Practical optimization, Philip E. Gill, Walter Murray and Margret H. Wright, Academic Press Inc. (London) Limited, 1981.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.