МОДЕЛИРОВАНИЕ АДАПТИВНОЙ СИСТЕМЫ ПОЗИЦИОНИРОВАНИЯ ДВУХЗВЕННОЙ КИНЕМАТИЧЕСКОЙ ЦЕПИ НА ОСНОВЕ ИСКУССТВЕННОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ
Аннотация
моделируется применение предварительно обученной искусственной нейронной сети в качестве регулятора положения свободных звеньев двухзвенной кинематической цепи, образованной последовательно соединёнными сферическими кинематическими парами третьего класса. Рассмотрены вопросы математического моделирования механической составляющей системы включая механизм изменения положения звеньев; формирования обучающей выборки координат положения конечного свободного звена; выбора структуры искусственной нейронной сети и ее обучение для решения обратной задачи кинематики; анализа точности полученной системы позиционирования.
Об авторах
С. К. Шульгин
ФГБОУ ВО «Луганский государственный университет имени Владимира Даля»
Россия
Россия
Шульгин С.К., кандидат технических наук, доцент
Д. О. Синепольский
ФГБОУ ВО «Луганский государственный университет имени Владимира Даля»,
Россия
Россия
Синепольский Д.О., старший преподаватель
А. В. Балалаечников
ФГБОУ ВО «Луганский государственный университет имени Владимира Даля»
Россия
Россия
Балалаечников А.В., старший преподаватель
Список литературы
1. "Robotics Technology and Flexible Automation 2nd Edition" S.R. Deb. McGraw Hill. New Delhi. 2010 ISBN 0-07-007791-6
2. "Robot Modeling and Kinematics" Manseur, Rachid. DaVinci Engineering Press. Boston, MA. 2006 ISBN 1-58450-851-5 Ch.4-5
3. P. Moubarak, et al., Modular and Reconfigurable Mobile Robotics, Journal of Robotics and Autonomous Systems, 60 (12) (2012) 1648—1663.
4. 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.
5. Понарин Я. П. Элементарная геометрия. В 2 т. — М.: МЦНМО, 2004.— ISBN 5-94057-170-0.
6. S. Tejomurtula and S. Kak : «Inverse kinematics in robotics using neural networks» Information Sciences, Vol. 116, pp. 147–164, 1999.
7. Y. Maeda, T. Fujiwara and H. Ito : «Robot control using high dimensional neural networks» Procs. of SICE Annual Conference 2014, pp. 738–743, 2014.
8. Practical optimization, Philip E. Gill, Walter Murray and Margret H. Wright, Academic Press Inc. (London) Limited, 1981.
Рецензия
Для цитирования:
Шульгин С.К., Синепольский Д.О., Балалаечников А.В. МОДЕЛИРОВАНИЕ АДАПТИВНОЙ СИСТЕМЫ ПОЗИЦИОНИРОВАНИЯ ДВУХЗВЕННОЙ КИНЕМАТИЧЕСКОЙ ЦЕПИ НА ОСНОВЕ ИСКУССТВЕННОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ. Социально-экономические и технические системы: исследование, проектирование, оптимизация. 2023;(2):122-130.
For citation:
Shulgin S.K., Sinepolsky D.O., Balalayechnikov A.V. MODELING OF AN ADAPTIVE ARTIFICIAL NEURALNETWORK BASED POSITIONING SYSTEM FOR A TWO-LINK KINEMATIC CIRCUITS. Social-economic and technical systems: research, design and optimization. 2023;(2):122-130. (In Russ.)
Просмотров:
0
Послать статью по эл. почте 