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PLANEJAMENTO DE TRAJETÓRIA COM OBSTÁCULOS PARA MANIPULADORES ROBÓTICOS COLABORATIVOS, INSTANCIADO EM EDUCAÇÃO UNIVERSITÁRIA

Neste trabalho, o objetivo é apresentar redes neurais artificiais (RNAs) para resolver a cinemática inversa de um manipulador robótico de 2 graus de liberdade (DOF). Além disso, foi incluída uma árvore de decisão para aumentar a segurança do braço robótico em movimento quando um objeto aparece em sua trajetória. A árvore de decisão oferece duas alternativas: desviar do obstáculo acrescentando um ponto ou, caso não seja possível, parar e esperar a desobstrução, similar ao comportamento de robôs colaborativos que trabalham ao lado de seres humanos. O planejamento de trajetórias utilizou um polinômio de quinto grau, que se mostrou uma solução plausível. Os resultados obtidos foram promissores, indicando que a combinação de RNA com uma estratégia de segurança foi mais robusta. O trabalho se encerra com uma conclusão e sugestões para futuros estudos.
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PLANEJAMENTO DE TRAJETÓRIA COM OBSTÁCULOS PARA MANIPULADORES ROBÓTICOS COLABORATIVOS, INSTANCIADO EM EDUCAÇÃO UNIVERSITÁRIA

  • DOI: https://doi.org/10.22533/at.ed.7492403096

  • Palavras-chave: Sistemas Computacionais Inteligentes, Robótica Cognitiva, Robótica, Educação Universitária

  • Keywords: Intelligent Computational Systems, Cognitive Robotics, Robotics. University Education.

  • Abstract: This work aims to present artificial neural networks (ANNs) to solve the inverse kinematics of a 2 degrees of freedom (DOF) robotic manipulator. Furthermore, a decision tree included to increase the safety of the moving robotic arm when an object appears in its trajectory. The decision tree offers two alternatives: avoid the obstacle by adding a point or, if this is not possible, stop and wait for cleared, like the behaviour of collaborative robots that work alongside humans. Trajectory planning used a fifth-degree polynomial, which proved to be a plausible solution. The results were promising, indicating that combining RNA with a security strategy was more robust. The work ends with a conclusion and suggestions for future studies

  • Marcio Mendonca
  • Francisco de Assis Scannavino Junior
  • Henrique Cavalieri Agonilha
  • Angelo Feracin Neto
  • Marcio Jacometti
  • Vicente de Lima Gongora
  • Bruno Oliveira Rosa
  • Marcos Antônio de Matos Laia
  • Claudiane Olímpio da Silva
  • Roseli Lopes Fernandes de Almeida
  • José Augusto Fabri
  • Fabio Rodrigo Milanez
  • Emerson Ravazzi Pires da Silva
  • Marcos Banheti Rabello Vallim
  • Rodrigo Rodrigues Sumar
  • Mateus Henrique De Oliveira Louro
  • Roberto Bondarik
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