Redes neurais como alternativas ao Jacobiano na solução iterativa da cinemática inversa
Resumo
A utilização de robôs tornou-se uma prática comum nos dias de hoje graças a grandes
avanços tecnológicos que ocorreram nas últimas décadas. Uma das tarefas mais importantes
do controle de robôs é o planejamento de seus movimentos no ambiente no qual ele
se encontra. Para realizar tarefas no mundo real, as juntas de um robô devem mover-se de
forma que seu órgão terminal alcance um determinado objetivo ou siga uma trajetória. O
mapeamento desses movimentos feitos pelas juntas para posições no espaço é o problema
chamado de cinemática direta, enquanto o problema contrário é chamado de cinemática
inversa. O problema da cinemática inversa é geralmente muito complexo e várias soluções
tradicionais focam apenas em robôs de topologias específicas. O método iterativo baseado
na matriz (pseudo)inversa do Jacobiano é uma abordagem genérica bem conhecida,
provada, e confiável que pode ser aplicada a uma variedade de manipuladores. Entretanto,
ela depende de linearizações que são válidas somente em uma pequena vizinhança em
torno da pose atual do manipulador. Isso exige que o robô mova-se em passos pequenos,
recalculando intensamente sua trajetória ao longo do caminho, tornando essa abordagem
ineficiente em certas aplicações. Redes neurais, por sua capacidade de modelar sistemas
não-lineares, surgem como uma alternativa interessante para a solução deste problema.
Neste trabalho é demonstrado que redes neurais realmente podem ser treinadas com sucesso
para mapear deslocamentos no espaço de trabalho para incrementos de ângulos
de juntas, tendo uma performance melhor que o método baseado na inversa do Jacobiano
quando se trata de incrementos de deslocamento maiores e quando em vizinhanças de
singularidades. O estudo é validado através de resultados comparativos em manipuladores
planares simulados de 2 e 3 graus de liberdade e dá origem a uma abordagem híbrida
já aplicada com sucesso em robôs reais.
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