REDES NEURAIS ARTIFICIAIS NA SOLUÇÃO SIMULTÂNEA DA CALIBRAÇÃO DE CÂMERA E DA CINEMÁTICA INVERSA APLICADAS EM UM BRAÇO MANIPULADOR ROBÓTICO DIDÁTICO
Robótica de manipulação vem ganhando espaço nas indústrias, devido ao avanço tecnológico e por ser um dos pilares da Indústria 4.0, quando a mesma é utilizada de forma autônoma e não programada, como atualmente ainda é utilizada na maioria das aplicações, em especial montadoras de veículos. Posto isso, a pretende-se contribuir com esse trabalho a inclusão de uma técnica inteligente para solução de dois problemas clássicos e inerentes a robótica de manipulação, e consequentemente uma das etapas para o desenvolvimento de um manipulador autônomo. De um modo geral, braços manipuladores robóticos tem uma abrangente possibilidade de aplicações tais quais em indústrias, viagens espaciais e até mesmo cirurgias á 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 sua coordenada é traduzida pelo braço 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, planejamento de trajetória e robótica colaborativa.
REDES NEURAIS ARTIFICIAIS NA SOLUÇÃO SIMULTÂNEA DA CALIBRAÇÃO DE CÂMERA E DA CINEMÁTICA INVERSA APLICADAS EM UM BRAÇO MANIPULADOR ROBÓTICO DIDÁTICO
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DOI: https://doi.org/10.22533/at.ed.2932122079
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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:
Manipulation robotics has been gaining ground in industries, due to technological advances and for being one of the pillars of Industry 4.0, when it is used autonomously and not programmed, as it is currently still used in most applications, especially vehicle assemblers. That is intended to contribute to this work the inclusion of an intelligent technique for solving two classic problems inherent to manipulation robotics, and consequently one of the steps for the development of an autonomous manipulator. Generally, robotic arm manipulators have many applications such as in industries, space missions and even remote surgeries. It has a simple use for moving objects from one point to another, but the task becomes overly complex when the specific object belongs to a particular set. The computer vision serves as a solution for this problem and identifies an object whose coordinate is translated by the manipulator as a solution of its inverse kinematics. This work proposes the development of an Artificial Neural Networks to perform two simultaneous tasks as camera calibration and Inverse kinematics solution. Topologies of three configurations of Artificial Neural Networks with 1, 2 and 3 layers were studied to find a number of neurons per layer with less error. The results showed that the Artificial Neural Networks of 3 layers presented less error with the number of neurons validated. Future work will address this configuration for three-dimensional cases, trajectory planning and collaborative robotics.
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Número de páginas: 20
- Marina Sandrini
- Marina Souza Gazotto
- Beatriz Sandrini
- Marta Rubia Pereira dos Santos
- Rodrigo Henrique Cunha Palácios
- Ivan Rossato Chrun
