Summary: | Made available in DSpace on 2014-06-11T19:34:58Z (GMT). No. of bitstreams: 0
Previous issue date: 2007-05Bitstream added on 2014-06-13T20:06:00Z : No. of bitstreams: 1
nunes_lenp_dr_guara.pdf: 1711475 bytes, checksum: 1ea89d3a534a0a1530a9ef0a0ba7cb3e (MD5) === Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) === Este trabalho trata da geração e otimização de trajetórias de um manipulador robótico planar (2D) de três graus de liberdade, num ambiente livre de obstáculos. Visto que a cinemática inversa de braços robóticos é um problema complexo que, em geral, geram múltiplas soluções, otimizam-se, aqui, estas soluções através de algoritmos genéticos (AGs). A função de avaliação do AG tem caráter multi-objetivo, de forma a minimizar os deslocamentos angulares e obter de forma precisa a posição da garra, usando funções desenvolvidas para o ambiente Matlab, tais como, GAOT e PLANMANT, devido a sua facilidade de programação e geração de gráficos. A seguir, foram obtidos resultados através de programa desenvolvido em linguagem C, utilizando a biblioteca GAUL, e tem-se avaliado o desempenho computacional de processamento. E finalmente, para a validação experimental deste estudo, tem-se implementado este procedimento em um manipulador robótico Robix RCS-6 de configuração similar ao modelo simulado. Os resultados mostram que o método implementado é eficiente, computacionalmente rápido e viável em aplicações reais. === This work treats of the generation and optimization of trajectories for a planar robotic manipulator (2D) of three degrees of freedom, in free environment obstacles. Since the inverse kinematics of robotic arms are a complex problem that, generally, generate multiple solutions, here are optimized these solutions through genetic algorithms (AGs). The evaluation function of the AG has multi-objective character which minimize the angular displacements and the positional errors, being used functions developed for the Matlab environment, such as, GAOT and PLANMANT, due its compliance of programming and graphics generation. Immediately, results were obtained through program developed in language C, using the GAUL library. The computational processing performance has been evaluated. And finally, for the experimental validation of this study, has been implemented this procedure in a robotic manipulator Robix RCS-6 of similar configuration to the simulated model. The results show that the implemented method is efficient, and computationally fast and viable in real applications. KEYWORDS: Robotic manipulator, Optimal trajectory, Inverse kinematics, Genetic algorithm.
|