ПОИСК ТРАЕКТОРИЙ СБОРОЧНО-СВАРОЧНЫХ РОБОТОВ-МАНИПУЛЯТОРОВ В РАБОЧЕЙ СРЕДЕ С ПРЕПЯТСТВИЯМИ

##plugins.themes.bootstrap3.article.sidebar##

Просмотров аннотации: 48
Загрузок PDF: 20
pdf (rus)
Опубликован: авг 30, 2017
Ключевые слова:
robot manipulator, neural network, trajectory planning, configuration space робот-манипулятор, нейронная сеть, поиск траекторий, конфигурационное пространство

##plugins.themes.bootstrap3.article.main##

Л. А. ЛОБОРЕВА
Могилевский государственный университет продовольствия
М. М. КОЖЕВНИКОВ
Могилевский государственный университет продовольствия

Аннотация

Рассматривается поиск траекторий сборочно-сварочных роботов-манипуляторов в рабочей среде с препятствиями. Предложены новые метод и алгоритмы поиска траекторий сборочно-сварочных роботов-манипуляторов на основе нейронной сети. Предлагаемый подход, в отличие от известных, позволяет эффективно учесть сложную форму элементов роботизированной технологической ячейки. Эффективность предложенного подхода подтверждается результатами моделирования.

##plugins.themes.bootstrap3.article.details##

Как цитировать
ЛОБОРЕВА, Л. А., & КОЖЕВНИКОВ, М. М. (2017). ПОИСК ТРАЕКТОРИЙ СБОРОЧНО-СВАРОЧНЫХ РОБОТОВ-МАНИПУЛЯТОРОВ В РАБОЧЕЙ СРЕДЕ С ПРЕПЯТСТВИЯМИ. Вестник Полоцкого государственного университета. Серия B. Промышленность. Прикладные науки, (11), 43-50. извлечено от https://journals.psu.by/industry/article/view/3499
Выпуск
№ 11 (2017)
Раздел
Машиноведение и машиностроение
Лицензия Creative Commons

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.

Библиографические ссылки

Salzman, O. Asymptotically near-optimal RRT for fast, high-quality, motion planning / O. Salzman, D. Halperin // In Proc. IEEE Int. Conf. Robot. Autom. – 2014. – P. 4680–4685.

Geraerts, G.J. Reachability-based Analysis for Probabilistic Roadmap Planners / G.J. Geraerts, M.H. Overmars // Journal of Robotics and Autonomous Systems. – 2007. – № 55. – Р. 824–836.

Tangent bundle RRT: A randomized algorithm for constrained motion planning / B. Kim [et al.] // Robotica. – 2016. – 34. – Р. 202–225.

Lavalle, S.M. On the relationship between classical grid search and probabilistic roadmaps / S.M. Lavalle, M. Branicky, S.R. Lindemann // International Journal of Robotic Research. – 2004. – № 23 (7/8). – P. 673–692.

Pashkevich, A.P. Neural network approach to collision free path planning for robotic manipulators / A.P. Pashkevich, M.M. Kazheunikau, A.E. Ruano // International Journal of Systems Science. – 2006. – № 37 (8). – P. 555–564.

Kavraki, L.E. Motion planning / L.E. Kavraki, S.M. Lavalle. Chap. 7 in B. Siciliano and O. Khatib, ed., Springer Handbook of Robotics. – 2nd ed. – Berlin : Springer, 2016. – P. 139–158.

Bugmann, G. Route finding by neural nets / G. Bugmann, J.G. Tylor, M.J. Denham // Neural Networks. – 1995. – P. 217–230.

Althoefer, K. Neuro-Fuzzy Motion Planning / K. Althoefer. – London : University of London, 1996. – P. 120.

Кожевников, М.М. Нейросетевой подход к планированию траекторий промышленных роботов-манипуляторов / М.М. Кожевников, А.В. Господ, Л.А. Лоборева // Информационные технологии и системы : материалы междунар. науч. конф. 24 окт. 2012 г. – Минск : БГУИР. – 2012. – С. 86–87.