APRENDIZADO DE MÁQUINA EMPREGADO EM SOLUÇÕES APLICADAS EM UM BRAÇO MANIPULADOR DIDÁTICO
Braços manipuladores robóticos tem uma abrangente possibilidade de aplicações tais quais em indústrias, como manipulação e classificação de peças viagens espaciais e até mesmo cirurgias a distância. Seu emprego para deslocamento de objetos de um ponto ao outro é simples, mas quando se deseja manipular objetos específicos de um determinado conjunto, a tarefa se torna muito complexa. Buscando a solução para este problema, a visão computacional serve na identificação de um objeto cuja a sua coordenada é traduzida pelo baço como uma solução de sua cinemática inversa. Este trabalho propõe o desenvolvimento de Redes Neurais Artificiais para exercer as duas tarefas essenciais simultâneas de calibração de câmera e solução da cinemática inversa. Foram estudadas topologias de três configurações de Redes Neurais Artificiais com 1, 2 e 3 camadas com o objetivo de encontrar um número de neurônios por camada com menor erro. Os resultados mostraram que o Redes Neurais Artificiais de 3 camadas apresentou menor erro com a quantidade de neurônios validada. Trabalhos futuros abordarão esta configuração para casos tridimensionais e o planejamento de trajetória
APRENDIZADO DE MÁQUINA EMPREGADO EM SOLUÇÕES APLICADAS EM UM BRAÇO MANIPULADOR DIDÁTICO
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DOI: 10.22533/at.ed.8292305015
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Palavras-chave: : Redes Neurais Artificiais, Cinemática Inversa, Visão Computacional
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Keywords: Artificial Neural Networks, Inverse Kinematics, Computer Vision.
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Abstract:
Robotic manipulator arms have a wide range of applications such as in industries such as manipulation and sorting of parts, space travel and even remote surgery. Its use for moving objects from one point to another is simple, but when you want to manipulate specific objects from a given set, the task becomes very complex. Seeking the solution to this problem, computer vision serves to identify an object whose coordinate is translated by the spleen as a solution of its inverse kinematics. This work proposes the development of Artificial Neural Networks to perform the two essential simultaneous tasks of camera calibration and solution of inverse kinematics. Topologies of three configurations of Artificial Neural Networks with 1, 2 and 3 layers were studied in order to find a number of neurons per layer with the lowest error. The results showed that the 3-layer Artificial Neural Network presented the lowest error with the number of validated neurons. Future work will address this configuration for three-dimensional cases and trajectory planning
- Rodrigo Henrique Cunha Palácios
- Marcio Mendonca
- Angelo Feracin Neto
- André Luis Shiguemoto
- Kazuyochi Ota Junior
- Andre Luis Shiguemoto
- Vicente de Lima Gongora
- Francisco de Assis Scannavino Junior
- Carlos Alberto Paschoalino
- Wesley Candido da Silva
- Ricardo Breganon
- Rogério Breganon
- Celso Alves Correa
- Luiz Francisco Sanches Buzachero
- Marcio Jacometti
