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Identification et commande de robot manipulateur rigide et flexible en utilisant les réseaux de neurones et la logique floue

机译:基于神经网络和模糊逻辑的刚性与柔性机器人操纵器的识别与控制

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摘要

Cette thèse consiste en l’étude de l’utilisation des réseaux de neurones et de la logique floue en robotique. Pour cela les thèmes, robot manipulateur, réseaux de neurones, robotique mobile et logique floue sont exposés.ud La présentation du robot manipulateur inclus sa modélisation géométrique, cinématique et dynamique. La simulation de la commande de robot manipulateur, par des méthodes classiques telles que PID, couple-calculé, montre leurs incapacités à cause de leurs caractères locaux. Ce qui nécessitera de trouver d’autres techniques de contrôle et de génération de trajectoires plus adaptées aux exigences : grandes vitesses, fortes précisions et modèles à paramètres variantes. Comme les réseaux de neurones peuvent êtres une alternative au commandes classiques, on a étudié plusieurs types. On a exposé leurs domaines d’applications, et les méthodes d’apprentissage adéquates. Un ensemble de schémas de commandes par réseaux de neurones tel que contrôle par modèle inverse sont discutés. Certains schémas sont dédiés au contrôle de bras manipulateurs. Un intérêt est donné à la catégorie robot mobile. Les architectures et modèles cinématiques sont présentées. Une méthode réactive locale pour la génération de trajectoire avec évitement d’obstacle est simulée et donne de bons résultats lorsque on lui associé des solutions heuristiques en cas de minima locaux. Le contrôle flou comme une deuxième alternative est mieux adaptée en robotique mobile, sur tout le contrôle par comportements flous cascadés. La stratégie, tiendra compte du critère multi-comportements des tâches robotiques, donc considère la concurrence et l’antagonisme. Les résultats de simulation prouvent clairement l’intérêt de se genre de contrôleurs.
机译:本文包括对神经网络和模糊逻辑在机器人技术中的应用的研究。为此,公开了主题,机械手机器人,神经网络,移动机器人和模糊逻辑 Ud机械手机器人的演示包括其几何,运动学和动态建模。通过常规方法(例如PID和扭矩计算)对机械手机器人控制进行的仿真显示了它们的局限性,因为它们具有局部特征。这将需要寻找其他更适合要求的控制技术和轨迹生成:高速,高精度和具有可变参数的模型。由于神经网络可以替代经典命令,因此已经研究了几种类型。我们展示了它们的应用领域和适当的学习方法。讨论了一组神经网络控制方案,例如反向模型控制。一些图专用于控制机械臂。感兴趣的是移动机器人类别。提出了运动学的体系结构和模型。仿真了一种局部避让方法,用于避开轨迹的轨迹,在局部极小情况下与启发式解决方案相关联时,可以产生良好的效果。在通过级联模糊行为进行的所有控制上,模糊控制作为第二种替代方法更适合移动机器人。该策略将考虑到机器人任务的多种行为准则,因此要考虑竞争和对抗。仿真结果清楚地证明了这些控制器的价值。

著录项

  • 作者

    Guesbaya Tahar;

  • 作者单位
  • 年度 2012
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  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 en
  • 中图分类

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