Разработка методов управления облегченным антропоморфным манипулятором тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Ибрахим Ибрахим

• Ибрахим Ибрахим
• кандидат наук
• 2022

Оглавление диссертации кандидат наук Ибрахим Ибрахим

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. ОСОБЕННОСТИ КОНСТРУКЦИИ АНТРОПОМОРФНОГО МАНИПУЛЯТОРА

1.1. Анализ применения подвижных манипуляторов

1.2. Анализ системы алгоритма решения обратной кинематики

1.3. Выводы по главе

ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ АНТРОПОМОРФНОГО МАНИПУЛАТОРА

2.1. Математическая модель антропоморфного манипулятора

2.1.1. Статическая сила

2.1.2. Динамическая модель

2.2. Снижение сложности манипулятора

2.2.1. Характеристики модели

2.2.2. Статические силы и внешние помехи

2.2.3. Распределение массы и размеры звеньев

2.2.4. Моделирование пальцев

2.2.5. Характеристики пальца

2.3. Выводы по главе

ГЛАВА 3. МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ УПРАВЛЕНИЯ *АНТРОПОРМОРФНЫМ МАНИПУЛЯТОРОМ

3.1. Разработка алгоритма управлениями роботизированного манипулятора

3.1.1. Многомерное управление

3.1.2 Общая система управления манипулятором

3.2. Решение обратной задачи кинематики_для антропоморфного манипулятора

3.2.1. Модифицированный гибридный метод оптимизации

3.2.2. Метод подбора оптимальных значений углов суставов

3.3. Метод заданной траектории, исключающей столкновения

3.4. Выводы по главе

ГЛАВА 4. ПРАКТИЧЕСКАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ ПРОГРАММНОГО

ОБЕСПЕЧЕНИЯ И СТРУКТУРЫ УПРАВЛЕНИЯ

4.1. Реализация антропоморфного манипулятора

4.2. Синхронизация программ

4.3. Результаты обратной кинематики

4.4. Экспериментальные испытания

4.5. Проверка рабочего органа манипулятора

4.6. Результаты эксперимента манипулятора и их анализ

4.7. Выводы по главе

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЯ

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность. За последние десять лет антропоморфные манипуляторы стали предметом пристального изучения многих исследователей [1-10], поскольку появляются сложные задачи, требующие проведения манипуляций без присутствия человека, например, наблюдение и разведка, спасательные операции, исследования, медицинские манипуляции и др. [11-20]. В то же время внимание исследователей в разных областях науки привлекают и манипуляторы, установленные на транспортных средствах, при этом многие научные работы посвящены устойчивости и управлению такими системами [21-28]. Возможная интеграция роботизированной руки и транспортного средства может уменьшить влияние человеческого фактора, способствовать снижению уровня смертности и максимально снизить экономические издержки [29-36]. Более того, их уже используют как автономные роботы, и согласно данным статистического управления Международной федерации робототехники в 2020 г. увеличилось количество профессиональных сервисных роботов на 41 %. В первой категории (15 % от всего проданного количества) большую долю составляют манипуляторы, а в 2022 г. ожидается увеличение на 45 % [37].

В России расположение большинства объектов характеризуется большими расстояниями и сложными климатическими условиями с продолжительностью холодного времени года до 8 месяцев. Таким образом, требуется найти способ осуществления быстрой коммуникации между этими регионами, а также выполнения, при необходимости, различных манипуляций дистанционно [38, 39]. Одним из возможных решений этих задач является разработка антропоморфного облегченного манипулятора (АОМ). Анализ научно-технической литературы позволяет выявить несколько типов наиболее распространенных антропоморфных манипуляторов [39, 40], однако антропоморфный манипулятор с 11 степенями свободы ранее не рассматривался. Причина разработки именно антропоморфного манипулятора

заключается в осуществлении возможности выполнения работ подобно человеку, то есть с высокой точностью и эффективностью, а использование его на БПЛА или других транспортных средствах позволит выполнять работы подобного рода дистанционно. В то же время управление подобной системой является сложной задачей ввиду ее нелинейности, многомерности, малоприводности и необходимости управления одновременно двумя устройствами.

Проблемы, возникающие при объединении манипулятора с транспортным средством, например БПЛА, помимо аэродинамических нагрузок связаны с изменением динамического поведения устройства из-за центра тяжести транспортного средства и распределением масс при движении манипулятора. Несколько российских исследователей [41-48] и исследователей из других стран [46-54] пытались найти решение данных проблем посредством разработки контроллеров или разработки легковесной руки манипулятора с целью минимизировать эти помехи [55-58]. Однако влияние расположения центра тяжести и аэродинамических нагрузок при облегчении конструкции, которые отражаются на динамике в реальных условиях эксплуатации, например, влияние аэродинамических возмущений, нуждается в дополнительных теоретических и экспериментальных исследованиях.

В связи с этим внимание специалистов, как российских [40-45], так и зарубежных [29-36, 55-58], сфокусировано на моделировании и управлении системой, которая характеризуется как нелинейная, малоприводная и многомерная из-за необходимости управления одновременно двумя устройствами [51-54]. Автору удалось создать реальную модель без каких-либо упрощений, принимающей во внимание внешние условия и движения манипулятора. Эти параметры отражены в отклонениях усилий и моментов [59], что в результате позволило разработать стохастическую модель. Управление антропоморфном манипулятором требует изучение ее динамики с учетом влияния силы тяжести, аэродинамических усилий [59, 60] и помех.

Существует два известных метода изучения манипулятора, установленного на транспортном средстве (ТС): первый рассматривает манипулятор и ТС как единое целое [8, 9, 29, 30, 31, 36, 38, 40, 41, 46], а второй рассматривает каждое устройство по отдельности [42-45]. Установлено, что помехи и проблемы, связанные с объединением двух подвижных систем, ранее не изучались.

Системы манипуляторов для мобильных наземных транспортных средств были разработаны в ряде исследований [1, 2, 8, 9, 10, 11, 14, 17, 18, 21, 22, 26, 117, 120, 121, 122], некоторые из них учитывали возмущения [20, 25, 27, 28]. Системы манипулятора для БПЛА изучались в работах [7, 19], некоторые из них изучали возмущения в них [3, 30].

Вышесказанное определяет актуальность настоящего диссертационного исследования.

Целью работы является уменьшение времени отклика и ошибок в позиционировании, улучшение скорости реакции и точности захвата объекта с учетом внешних возмущений за счет повышения эффективности методов и алгоритмов решения задачи управления движением антропоморфного манипулятора.

Для достижения поставленной цели сформулированы следующие задачи:

1. Выполнить обзор существующих систем управления манипуляторами для установки на транспортных средствах.

2. Провести системный анализ и разработать математическую модель движения антропоморфного манипулятора, провести оптимизацию параметров модели.

3. Разработать методы и алгоритмы управления перемещением антропоморфного манипулятора для задач захвата и удерживания объекта с учетом внешних возмущений.

4. Создать виртуальную модель антропоморфного манипулятора с использованием приложения LabVIEW для проведения виртуальных экспериментов.

5. Разработать программный комплекс системы управления движением манипулятора.

Область исследования. Работа выполнена в соответствии со следующими пунктами паспорта специальности 2.3.1 «Системный анализ, управление и обработка информации»:

п. 4. Разработка методов и алгоритмов решения задач системного анализа, оптимизации, управления, принятий решений и обработки информации и искусственного интеллекта.

п.5. Разработка специального математического и алгоритмического обеспечения систем анализа, оптимизации, управления, принятия решений и обработки информации и искусственного интеллекта.

п. 7. Методы и алгоритмы структурно-параметрического синтеза и идентификации сложных систем.

п.9. Разработка проблемно ориентированных систем управления, принятия решений и оптимизации технических объектов.

Объектом исследования является роботизированная система с использованием антропоморфного облегченного манипулятора.

Предметом исследования является управление движением антропоморфного облегченного манипулятора для установки на транспортном средстве.

Научная новизна работы

Основными результатами диссертационной работы является разработка новых и совершенствование существующих математических моделей и алгоритмов многопараметрического управления облегченным антропоморфным манипулятором.

1. Разработанная математическая модель роботизированного манипулятора учитывает внешние возмущения на каждом звене манипулятора.

2. Предложенная система управления АОМ с иерархической структурой, позволяет осуществлять устойчивое управление манипулятором как в случае его установки на подвижную, так и на неподвижную опору.

3. Предложенный метод подбора оптимальных значений углов суставов, основанный на эволюционных алгоритмах оптимизации, не требует инверсии

любой из матриц Якоби и дает лучшие результаты по сравнению с другими методами решения кинематических задач.

4. Разработанный метод управления манипулятором для выполнения задач захвата объектов снижает сложность управления за счет его разделения на два пространства задач: передвижения системы координат кисти относительно системы координат предплечья для максимального приближения к объекту и движения пальцев относительно системы координат кисти для выполнения задач захвата, требующих большей точности.

5. Получены закономерности влияния параметров регулятора приводов и различных схем системы управления - движение по предварительно рассчитанной траектории и генерация траектории в режиме реального времени - на скорость и равновесие манипулятора при движении в пространстве. Получены условия применимости различных методов управления в зависимости от технических характеристик робота.

Практическая значимость исследования заключается в том, что разработанные методы и алгоритмы обеспечивают повышение скорости реакции и точности захвата при управлении облегченным манипулятором:

1. Разработана математическая модель с системой управления, моделированием и изготовлением опытной модели АОМ, звенья предплечья которого выполнены в виде пустотелого воздухопродуваемого каркаса, кисть включает 5 пальцев, приводимых в движение двухосными серводвигателями; осуществлен контроль выполнения двух различных задач по захвату и улавливанию объекта.

2. Разработаны метод многомерного управления АОМ, метод анализа возмущения и адаптированные оптимизационные алгоритмы для целесообразного использования подобных систем.

3. Разработаны программное обеспечение для управления АОМ и получены оптимальные результаты для управления движением манипулятора.

Достоверность полученных в ходе экспериментальных и теоретических исследованиях результатов подтверждается оценками систематических

и случайных погрешностей выполненных измерений, повторяемостью опытов при идентичных начальных значениях параметров, а также сравнением теоретическими и экспериментальными данными.

Связь работы с научными программами и грантами. Часть экспериментальных работ по диссертационному исследованию проведена в рамках внутреннего гранта ИжГТУ имени М. Т. Калашникова 15.06.01/18ААИ «Исследование нагрузочной способности высокоманевренных роботов».

На защиту выносятся основные результаты и следующие положения:

1. Математическая модель роботизированного манипулятора, установленного на транспортное средство, учитывающая возмущения внешней среды и режимы движения транспортного средства.

2. Модульная система управления, с гибкой архитектурой и возможностью интегрировать в структуру сторонние модули, позволяющая настраиваться на решение задач управления, на основе оригинального программного интерфейса, упрощающего написание эффективных алгоритмов и программ управления.

3. Метод подбора оптимальных углов суставов облегченного антропоморфного манипулятора, который позволяет решить задачи кинематики, оптимального планирования траектории и обеспечения устойчивости манипулятора.

4. Математическое и алгоритмическое обеспечение в виде виртуальной модели манипулятора, которое позволяет определить оптимальные параметры контроллера, при которых его реакция на изменения положения транспортного средства будет быстрее.

Личный вклад автора заключается в разработке и реализации конструкции антропоморфного манипулятора, исследовании возмушений и моделировании управления системы антропоморфного манипулятора, экспериментального изучение управления манипулятором для решения определенных задач.

Разработаны методы анализа возмушений, проанализированы и обобщены результаты экспериментальных и теоретических исследований, сформулированы основные выводы.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка методов управления облегченным антропоморфным манипулятором»

Апробация работы

Основные результаты научно-исследовательской работы были представлены на семинарах и конференциях: «Приборостроение, электроника и телекоммуникации» в рамках XI Международной конференции (Ижевский государственный технический университет, 2015), «Молодые исследования: ускорение научно-технического прогресса в 21 веке» (Ижевский государственный технический университет, 2016), XII Международная IEEE Сибирская конференция по управлению и связи (SIBC0N-2016) (Высшая школа экономики, Национальный исследовательский университет, Москва, 2016), Международный молодежный промышленный форум «Инженеры будущего» (Ижевск, 2016), «Приборостроение, электроника и телекоммуникации» в рамках XI Международной конференции «Приборостроение в XXI веке: интеграция науки, образования и производства» (Ижевский государственный технический университет, 2016), V Форум молодых исследователей «EQ-2017» (Ижевск, 2017), Международная IEEE Сибирская конференция по управлению и связи (SIBCON-2017) (Казахский агротехнический университет им. С. Сейфуллина (КАТУ), Астана, Казахстан, 2017), «21-я Международная конференция по управлению процессами (PC)», организованная Чехословацкой секцией IEEE - Сообщество систем управления Глава (Словакия, 2017 г.), «Экспериментальный анализ напряжений 2017-(EAN2017)»,Technical University of Kosice (Прага, 2017), «Приборостроение, электроника и телекоммуникации» в рамках XI Международной конференции», Ижевский государственный технический университет (Ижевск, 2017), Международный московский IEEE-семинар (MWENT-2018), Высшая школа экономики (Москва, 2018), «Информационные технологии в бизнесе и промышленности» 2018 (ITBI-2018), Томский политехнический университет (Томск, 2018),

Международный молодежный промышленный форум «Инженеры будущего» (Ульяновск, 2018), International Seminar on Electron Devices Design and Production (SED) (Российский технологический университет (РТУ МИРЭА), Прага, 2019), «Приборостроение, электроника и телекоммуникации» в рамках XI Международной конференции» (Ижевский государственный технический университет, 2019).

Публикации. Результаты диссертационных исследований опубликованы в 22 печатных работах, в том числе 6 - в журнале, рекомендованном ВАК РФ, - «Вестник ИжГТУ имени М. Т. Калашникова»; 9 - в журнале, индексируемом базами данных Scopus и Web of Science («IEEE», «IOP Publishing», «SAGE Publications», «Новые технологии»); 7 -опубликованы в научных журналах, индексируемых в РИНЦ, 2 патента.

Диссертация состоит состоит из введения, четырех глав, заключения и списка литературы, включающего 152 наименования. Диссертация изложена на 165 страницах, включает 30 таблиц и 83 рисунков.

Во введении показана актуальность темы диссертации, поставлены цель и задачи исследований, продемонстрировано практическое значение и научная новизна полученных результатов и выводов, личный вклад автора.

Первая глава рассматривает моделирование и управление антропоморфным манипулятором. Представлены методы управления антропоморфным манипулятором, проанализированы возможности проектирования облегченного человекоподобного манипулятора, сформулированы нерешенные задачи, связанные с помехами при управлении антропоморфным манипулятором. Представлены методы решения кинематических задач. Проведено исследование целей дистанционного применения манипуляторов, а также выделены требования, предъявляемые к ним. За последние десятилетия получены научные данные по использованию роботов-манипуляторов вместе с транспортным среством.

Во второй главе проведен анализ сил и моментов для антропоморфных манипуляторов и для описания движения в пространстве с учетом системы

координат транспортного стредства. Рассматривается разработка двух видов манипуляторов. Изучены архитектура, кинематическая и динамическая модели, матрица Якоби и статические силы. Разработана модель пространства состояний. Выведены новые формулы для обратного итерационного динамического исследования на основе метода Ньютона - Эйлера.

В третьей главе изучается анализ системы без воздействия помех. Анализируются проблемы управления системами и малоприводность манипулятора. Колебания, вызванные антропоморфном манипулятором, оказывают влияние на все переменные тангажа и значения углов, из-за связанности переменных, а также проблемы нелинейности, что обеспечивает сглаженность кривой и влияет на точность управления. Анализ устойчивости при наличии и отсутствии помех осуществлен при помощи ПИД-контроллеров. Изучен метод управления Аккермана как способ расположения полюсов, применен линейно-квадратичный регулятор для оптимального управления, представлены результаты применения данного контроллера. Сравнение ПИД-контроллера и ЛК-регулятора показывает, что ЛК-регулятор превосходит ПИД-контроллер по отсечению помех и шума.

В четвертой главе представлена опытная модель манипулятора и структура иерархии управления им. Предложены методы оптимизации для решения кинематических задач. Применено два алгоритма - алгоритм дифференциальной эволюции и модифицированный метод прыгающих лягушек. Проведены моделирование и эксперименты по решению обратной задачи кинематики для планирования траектории с целью подтвердить обоснованность и эффективность используемых методов. Представлены результаты экспериментов. Разработанное программное и аппаратное обеспечение в первую очередь основано на встраиваемой плате sbRЮ-963. Для обнаружения объекта и определения его координат в пределах рабочего пространства применялась камера. Для управления выполнением задачи использовано два контроллера.

В заключении сформулированы основные результаты и выводы по работе.

ГЛАВА 1. ОСОБЕННОСТИ КОНСТРУКЦИИ АНТРОПОМОРФНОГО МАНИПУЛЯТОРА

Подвижный манипулятор - это особый и новый тип подвижного робота, состоящий из колесного транспортного средства или летательного аппарата и одного или нескольких манипуляторов. Этот тип манипуляторов привлек к себе большое внимание с момента появления в 2010 г. Повышенное внимание в основном обусловлено тем, что манипулятор позволяет традиционным транспортным средствам выполнять разнообразные задачи дистанционно, существенно расширяя область их применения. В данной работе выполнен систематический обзор исследований по данной теме. В первой главе приведены основы для проведения научного исследования в области эффктивности управления подвижными манипуляторами.

1.1. Анализ применения подвижных манипуляторов

Гибкие манипуляционные способности роботов, оснащенных роботизированной рукой, продемонстрированы во многих исследованиях и могут применяться в космосе, на земле и под водой. Подобные роботы широко известны и все чаще применяются в различных областях. Например, подобная концепция под названием «подвижный манипулятор» была применена на летающих роботах, колесных роботах и др. Она состоит из транспортного средства и манипулятора (манипуляторов). Транспортное средство представляет собой устойчивую в трехмерном пространстве летательную платформу для перемещения и зависания. Манипулятор (который представляет собой захваты или роботизированную руку) дает возможность выполнять операции дистанционно.

Количество исследований в области подвижных роботов и манипуляторов (роботизированной руки, установленной на подвижное

основание) значительно возросло в последние годы [61]. Возросший интерес к подобным исследованиям объясняется развитием технологий, позволяющих широко применять автоматизацию и роботов при одновременном снижении затрат. В общем подвижные манипуляторы за последние годы были достаточно подробно изучены и сегодня все больше применяются в промышленности [62-64]. Они были исследованы для применения в морской и глубоководной среде [65, 66], сельском хозяйстве [67] и космической области [68].

Типовой подвижный манипулятор состоит из роботизированной руки с шестью степенями свободы, которая установлена на колесное основание (например роботокар, электроробокар, или подвижный робот) с двумя возвратно-поступательными и одной вращательной степенью свободы в горизонтальной плоскости для обеспечения в общей сложности девяти степеней свободы [69]. Некоторые подвижные манипуляторы имеют большее или меньшее количество степеней свободы и могут оснащаться вертикальной осью управления движением основания роботизированной руки. Термины «голономный» и «неголономный» часто используются в исследованиях подвижных роботов для описания кинематической системы.

Управление подвижным манипулятором может варьироваться от ручного дистанционного управления до полностью автономного (т. е. подвижный манипулятор управляется либо типичными дистанционными командами высокого уровня, либо бортовым контроллером без пользовательского интерфейса). Показатели безопасности и эффективности работы подвижных манипуляторов включают в себя такие параметры, как безопасная работа, выполнение поставленной задачи, время, затраченное на выполнение задачи, качество и количество выполненных задач. Эти показатели включают в себя не только выполнение поставленной задачи, но и учитывают, насколько хорошо и сколько раз была выполнена задача.

Подвижные манипуляторы способны менять местоположение и механически взаимодействовать с окружающей средой, могут специально

проектироваться для помощи человеку на производстве и дома [62-64, 67]. Перед исследованием подвижных манипуляторов нами был проведен обзор научной литературы, посвященной исследованиям подвижных роботов [61]. Богх и др. [70], университет Ольборга, Дания, представляет историю развития подвижных манипуляторов за последние 30 лет. В ней описано исследование применения относительно легких манипуляторов на различных подвижных роботах и представлена, созданная автором, достаточно эффективная конструкция платформы для универсального применения (погрузочно-разгрузочных работ) в качестве проверки обоснованности концепции.

Подвижные манипуляторы применяются в различных областях, таких

как:

• обработка или сборка крупногабаритных деталей, например, лопастей ветроэнергетических установок или башен ветрогенераторов;

• обработка поверхностей (ошкуривание, снятие покрытия, или покраска) крупных систем, например, самолетов или кораблей;

• сварка крупногабаритных деталей или компонентов;

• быстрое прототипирование крупногабаритных элементов;

• техническое обслуживание конвейера;

• погрузочно-разгрузочные работы;

• гибкое производство.

Нескольким исследователям [71-84] удалось улучшить возможности подвижных манипуляторов посредством экспериментального применения, решая большой объем задач обширного применения роботизированной руки в будущем. Хаммер и др. [71] разработали автономную подвижную систему манипулятора, которая показала экспериментальные попытки выполнения задачи «попадания в отверстие» при выполнении сборочных операций. Система преодолела внутрисистемные неточности и исключения посредством стратегии управления, которая использует управление координатами, сочетание визуального и силового сервоуправления, а также управление выполнением задачи на основе данных обратной связи. Для решения

проблемы неточности позиционирования системы относительно пространства сборочной операции использовался спиральный поиск управления усилием. Исследователи Университета Ольборга описали в работе [72] и продемонстрировали в работе [73], как их подвижные манипуляторы изначально калибруют захватывающее устройство и затем выполняют сборочную операцию установки вращающегося вала насоса. Флэнниган и др. [74] разработали подвижную систему манипулятора, которая использует дистанционное определение положения рабочего органа для точной работы в большой рабочей зоне, например крыле самолета или фюзеляжа. Целью было использование типовой промышленной роботизированной руки с семью степенями свободы, всенаправленной подвижной платформы, и измерительной системы. Измерительная система отслеживала множество объектов в рамках большого рабочего пространства с относительно высокой точностью (200 мкм) в режиме реального времени. Чен и др. [75] спроектировали микроконтроллер с вертикальными связями, использующий нейросеть для управления координатами подвижного манипулятора, которая определяла и устраняла протечки в сосудах, наполненных опасными химическими веществами. Контроллер состоял из уровней принятия решения, обработки и выполнения задачи. Петерсон и др. [76] и Нагатани и др. [77] разработали управление усилием/крутящим моментом для подвижного манипулятора для открытия двери. В противоположность им Читта и др. [78] показали, как преодолеть большие размерности при планировании, используя представление на основе графов, которое было достаточно небольшим для эффективного планирования и содержало координаты движения плеча основания при открывании дверей разного типа. Пин и Кулиоли [ 79] изучали решение проблемы избыточности кинематики подвижного манипулятора для выполнения погрузочно-разгрузочных задач. В частности, они изучали пригодность системы для оптимизации ее положения и конфигурации во время задач переключения для обработки изменений требований задачи или

ограничений. Были разработаны основные схемы оптимизации для тех случаев, когда груз и ограничение положения касаются рабочего органа.

Ага и Тани [80] обсуждали вопросы управления для подвижного манипулятора для сферы услуг предназначенного для доставки и перемещения объектов для человека. В работе [81] Томизава и др. описали систему, использующую подвижный манипулятор как дистанционно управляемый инструмент, помогающий людям искать библиотечные книги через интернет. Подвижный манипулятор с голосовым управлением представлен Бортом и Побилом [82]. Пользователь может вербально взаимодействовать с системой для определения положения, обнаружения, классификации и выбора объекта. Голмберг и Хатиб [83] спроектировали и разработали ведущий ролик транспортное средство, способное двигаться плавно и обладающее точной координацией, имеющее манипулятор и голономную безвибрационную колесную систему с динамическим управлением. Они предложили новый подход к моделированию и управлению динамикой такой параллельной избыточный системой.

Конструкция подвижных манипуляторов также изучалась как для специализированных, так и для универсальных применений. Конструкция подвижных манипуляторов для специализированных применений, а именно, автоматизированное строительство и техническое обслуживание автомагистралей описана Гарднером и Велинским [84], приведен систематический, унифицированный кинематический анализ руки манипулятора, установленной на подвижные платформы. Применена дифференциальная кинематика для комбинированной системы, вместе с уточнением понятия манипулируемости, с целью получения инструмента разработки систем такого класса. Был представлен пример человекоподобного манипулятора с тремя степенями свободы, установленного на платформу и приводимого в движение двумя независимыми приводными колесами. Для наглядного представления влияния места установки манипулятора на

мобильность всей системы применены масштабные эллипсы манипулируемости.

В то же время объектом пристального внимания исследователей в области мобильной робототехники стали манипуляционные системы. Многочисленные исследовательские группы внесли значительный вклад в развитие авиароботов (рис. 1.1). Российские университеты, такие как Сколковский институт науки и технологий (Сколтех) занимается разработкой абсолютно новой системы дистанционного управления воздушным движением роботов при помощи виртуальной реальности (ВР). Система управления состоит из роботизированной руки, обладающей 4 степенями свободы и встроенных датчиков. Результаты экспериментов показали устойчивое к помехам дистанционное управление посредством сцен виртуальной реальности. Предлагаемая система позволяет существенно улучшить качество авиароботов. Также представлена платформа DroneGear, использующая специальные механизмы посадки, которые обеспечивают способность винтокрылого летательного аппарата приземляться и взлетать с неровных поверхностей. Университеты США проявляют интерес к захватывающим устройствам (обычно устанавливаемым под фюзеляжем БПЛА) для выполнения задач захвата. Исследовательские институты и университеты Европы также в большой степени заинтересованы в выполнении разнообразных сложных заданий (перегрузка, попадание в цель, контактные контрольные операции и т. д.) при помощи роботизированной руки. Их исследовательскими группами были выполнены исследования авиароботов оснащенных захватом и манипулятором (рис. 1.1).

Рисунок 1.1 - Примеры управления авиароботами: а - Германский авиационно-космический центр (DLR) и Университет Пабло де Олавиде, Севилья, Испания [35]; б - Университет Базиликата, Потенца, Италия, Центр перспективных аэрокосмических технологий (CATEC) [50] и Университет Севильи, Севилья, Испания; в и г - Сколковский институт науки и технологий

Таким образом, установка манипуляторов на транспортные средства вызывает большой интерес исследователей в последние десять лет [84-93] для решения сложных задач, требующих выполнения операций без участия человека [94-99]. Более того, интеграция роботизированной руки и мультикоптера набирает популярность из-за многообразия областей применения, таких как техническое обслуживание электросетей [100], газо-и нефтепроводов [101], обращение с химическими и радиоактивными материалами [102], сборочные операции с применением руки-манипулятора, состоящей из трех звеньев [29], сборка стержневых конструкций [30],

операции транспортировки [103], поворот запорной арматуры при помощи манипуляторов с двумя степенями свободы [32], обследование мостов при помощи манипулятора с 4 степенями свободы [33] и задачи заливки жидкостей [34]. Кроме того, промышленное применение основано на использовании промышленных манипуляторов с 7 степенями свободы в сочетании с автономным беспилотным летательным аппаратом в [104].

Роботизированные антропоморфные манипуляторы обладают преимуществами по сравнению с простыми захватами. Они могут выполнять такие сложные задачи, как открывание/закрывание двери, открывание и запирание клапана и др. Рабочие органы разнообразны по конструкции и отвечают различным требованиям как мгновенных, так и непрерывных контактных операций. Что касается воздушных транспортных средств, то большинство исследований в этой области описывает применение манипуляторов с несколькими степенями свободы различных конструкций. Классификация и разнообразие авироботов представлены в работах [84-86, 39-41, 55-58] (рис. 1.2).

Кроме вышеупомянутых обычных захватов и манипуляторов для выполнения специальных задач были разработаны новые механизмы, о которых говорится в исследованиях Дрексельского университета [84-85], Сколтеха [40, 44] и др. (рис. 1.3).

Манипуляторы, установленные на авиароботах, находят применение в различных областях, например, на атомных электростанциях [105] и в медицине - хирургии, реабилитации [106] и протезировании [107]. Многие задачи, которые на сегодняшний день выполняются человеком представляют опасность и вред здоровью, а также представляют угрозу для жизни, например, аварийные ситуации в воздушном и космическом пространстве, на большой глубине, в поисковых и спасательных операциях.

Рисунок 1.2 - Различные типы авиароботов, оснащенных манипуляторами: а -Национальный фонд естественных наук Китая и Шэньчжэньская Академия аэрокосмических технологий; б - Шанхайский Университет Цзяо Тун; в - Пекинский технологический институт; г - Севильский университет [55]

Рисунок 1.3 - Примеры захватов; а - Йельский университет [95, 96]; б -Пенсильванский

университет [99]

Ввиду старения населения ожидается большая потребность в уходе за престарелыми людьми. Для массового производства или хирургии роботы проектируются для выполнения специализированных задач. В условиях производства роботы чаще всего занимают фиксированное положение и не встречают в рабочей зоне каких-либо препятствий, а их рабочие органы также предназначены для выполнения одной специализированной задачи. Термин «рабочий орган» обозначает устройство или инструмент на конце роботизированной руки [105-107]. В случаях выполнения спасательных и космических задач, роботы работают в неструктурированной среде, где необходимо выполнить много различных заданий. Для адаптации к неожиданным ситуациям желательно применять многофункциональные рабочие органы. Среда в современном мире, как и вид инструментов, предназначена для пользования человеком. Человеческая рука - один из наилучших манипуляторов, созданных природой. Манипулятор - это устройство, используемое для взаимодействия с окружающей средой. Таким образом, становится очевидно, почему поставлена задача создать человекоподобную руку многофункционального манипулятора, способную решать те же задачи, что и человек, насколько это возможно. Подобный рабочий орган обладает преимуществом интуитивного использования при дистанционном управлении и протезировании.

В связи с этим в данной работе ставится задача спроектировать физические параметры роботизированной руки и пальцев, создать статическую и динамическую модели, описанные при помощи уравнений движения Денавита - Хартенберга, и уравнений преобразования для геометрического анализа робота. Такая роботизированная рука предназначена быть простым продолжением базовой модели, которую можно представить как древовидный механизм в будущем и не ограничивать его кинематическими цепями. Модель имеет кинематическое и динамическое решения для прямого и обратного уравнений, которые характеризуются системой быстрого вычисления и специальными символами при выведении

обратных уравнений на основе выходных данных компилятора кинематической модели и решает их по возможности в конечном виде [108, 109]. Представленный алгоритм решения использует особую структуру и характеристики уравнений, а также эффективные алгоритмы для получения решения в течение нескольких секунд. Моделирование осуществлялось при помощи роботизированного пакета программ приложения LabVIEW компании National Instrument.

Конструкция манипулятора, представленная в данной работе, включает пальцы, напоминающие пальцы человека. Большой палец сравним по размерам, толщине, ширине, окружности и глубине с пальцем человека. Указательный палец состоит из 4 суставов и 4 звеньев. Суставы: DIP -дистальный межфаланговый сустав, PIP - проксимальный межфаланговый сустав, MCP - пястно-межфаланговый сустав и CMC - пястно-запястный сустав. Звенья: дистальная фаланга, средняя фаланга, проксимальная фаланга и пястные кости. Каждый сустав обладает одной степенью свободы для определенного движения - сгибание/разгибание за исключением сустава MCP, который обладает двумя степенями свободы - сгибание/разгибание и приведение/отведение [110, 111]. Изучение статического и динамического движения требует знаний о физических характеристиках суставов, а также диапазона движений. Существует несколько исследований, определяющих физические характеристики пальца посредством статистического изучения и измерения пальцев 148 мужчин и 211женщин [105]. Проводились два вида измерений. Первый вид измерений заключался в измерении расстояния вдоль оси пальца от средней точки до кончика пальца до определенного уровня, где угол между пальцами одинаков; второй тип измерений - от сгиба запястья до кончика пальцев, что составляет расстояние вдоль ост пальца от его кончика до линии окончания ладони.

1.2. Анализ системы алгоритма решения обратной кинематики

Алгоритм решения обратной кинематики представляет собой первостепенную задачу в управлении роботом, особенно в случае, когда требуется проводить точные вычисления в режиме реального времени. Математически, числовое решение кинематики достаточно сложно, из-за высокой степени нелинейности. Более того, методы линейного и динамического программирования обычно не справляются с такой задачей или достигают лишь локального оптимального решения при решении НП-трудных задач с большим количеством переменных и нелинейных целевых функциях. Традиционно находится решение основанное на матрице Якоби для недостаточного преобразования для большого количества степеней свободы [112] помимо наличия вырожденности. В противоположность вышесказанному представлено изучение нескольких методов, основанных на использовании матрицы Якоби, разъясняющих, что модифицированный метод Левенберга - Маркара является наиболее подходящим для большого набора случайных конфигураций, по сравнению с другими методами, однако возможна потеря сходимости по сравнению транспонированием Якоби и обратными методами использования псевдокода. Недавно многие исследователи [113] предложили новый метод решения обратной кинематики в реальном времени без использования матрицы Якоби, основанный на положении рабочего органа, используя числовые и аналитические математические инструменты, однако не указали точно производительность метода, например требуемое время, для получения решения, в работе [114] также применяется похожий метод для руки манипулятора с избыточным количеством степеней свободы (2п + 1). В [115] объединены два метода алгоритма решения обратной кинематики в реальном времени для человекоподобного манипулятора, основанного на получении аналитического уравнения для данного положения, а другой [116] представляет онлайн адаптивную стратегию на основе теории устойчивости по Ляпунову и сети

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Ибрахим Ибрахим, 2022 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Bogdanov A.A., Permyakov A.F., Kutlubaev I.M. Basic Principles of an Exoskeleton Construction for an Anthropomorphic Manipulator Control. 2019 International Multi-Conference on Industrial Engineering and Modern Technologies (FarEastCon). IEEE, 2019, pp. 1-4.

2. Boldareva K I., Lukyanov A.D., Abderrazzak E.H. Energy efficiency assessment of anthropomorphic manipulator control algorithm. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. IOP Publishing, 2020, vol. 900, no. 1, p. 012012.

3. Cataldi E. Set-based inverse kinematics control of an anthropomorphic dual arm aerial manipulator. 2019 International Conference on Robotics and Automation (ICRA). IEEE, 2019, pp. 2960-2966.

4. Klimchik A. Optimal selection of measurement configurations for stiffness model calibration of anthropomorphic manipulators. Applied Mechanics and Materials. Trans Tech Publications Ltd, 2012, vol. 162, pp. 161-170.

5. Petrenko V.I. he path planning method for anthropomorphic manipulator for avoidance an obstacle approximated by a parallelepiped. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. IOP Publishing, 2020, vol. 862, no. 3, p. 032051.

6. Petrenko V.I. Kinematic analysis anthropomorphic gripper with group drive. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. IOP Publishing, 2020, vol. 862, no. 3, p. 032057.

7. Skrobek D., Cekus D. Optimization of the operation of the anthropomorphic manipulator in a three-dimensional working space. Engineering Optimization, 2019, vol. 51, no. 11, pp. 1997-2010.

8. Su H. Online human-like redundancy optimization for tele-operated anthropomorphic manipulators. International Journal of Advanced Robotic Systems, 2018, vol. 15, no. 6, p. 1729881418814695.

9. Su H. Deep neural network approach in human-like redundancy optimization for anthropomorphic manipulators. IEEE Access, 2019, vol. 7, pp. 124207-124216.

10. Wu H. Topology optimization method and lightweight design of anthropomorphic manipulator. Journal of Physics: Conference Series, 2020, vol. 1453, p. 012068.

11. Peterson L., Austin D., Kragic D. High-level control of a mobile manipulator for door opening. Proceedings 2000 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2000)(Cat. No. 00CH37113). IEEE, 2000, vol. 3, pp. 2333-2338.

12. Jain A., Kemp C.C. EL-E: an assistive mobile manipulator that autonomously fetches objects from flat surfaces. Autonomous Robots, 2010, vol. 28, no. 1, p. 45.

13. Tomizawa T., Ohya A., Yuta S. Remote book browsing system using a mobile manipulator. 2003 IEEE International Conference on Robotics and Automation (Cat. No. 03CH37422). IEEE, 2003, vol. 1, pp. 256-261.

14. Stroupe A. Behavior-based multi-robot collaboration for autonomous construction tasks. 2005 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems. IEEE, 2005, pp. 1495-1500.

15. Madsen O. Integration of mobile manipulators in an industrial production. Industrial Robot: An International Journal, 2015.

16. García Hidalgo N. Motion planning using synergies: application to anthropomorphic dual-arm robots, 2019.

17. Petrenko V.I. Anthropomorphic Manipulator Motion Planning For Copying Control. Extreme Robotics, 2019, vol. 1, no. 1, pp. 199-206.

18. Petrenko V. I. Mathematical methods for planning energy-efficient motion path of the manipulator anthropomorphic robot for the typical obstacles. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. IOP Publishing, 2020, vol. 919, no. 5, p. 052055.

19. Shimizu M. Analytical inverse kinematic computation for 7-DOF redundant manipulators with joint limits and its application to redundancy resolution. IEEE Transactions on Robotics, 2008, vol. 24, no. 5, pp. 1131-1142.

20. Zanchettin A.M., Rocco P. A general user-oriented framework for holonomic redundancy resolution in robotic manipulators using task augmentation. IEEE Transactions on Robotics, 2011, vol. 28, no. 2, pp. 514-521.

21. Mitrovic D. Optimal feedback control for anthropomorphic manipulators, 2010.

22. Petrenko V. Analysis of the Effectiveness Path Planning Methods and Algorithm for the Anthropomorphic Robot Manipulator. 2019 International Siberian Conference on Control and Communications (SIBCON). IEEE, 2019, pp. 1-5.

23. Akmeliawati R., Tis F.S.B., Wani U.J. Design and development of a hand-glove controlled wheel chair. 2011 4th International Conference on Mechatronics (ICOM). IEEE, 2011, pp. 1-5.

24. Papadopoulos E., Poulakakis J. Planning and model-based control for mobile manipulators. Proceedings. 2000 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2000)(Cat. No. 00CH37113). IEEE, 2000, vul. 3, pp. 1810-1815.

25. Mailah M., Pitowarno E., Jamaluddin H. Robust motion control for mobile manipulator using resolved acceleration and proportional-integral active force control. International Journal of Advanced Robotic Systems, 2005, vol. 2, no. 2, p. 14.

26. Tang C.P. Differential-flatness-based planning and control of a wheeled mobile manipulator - Theory and experiment.IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, 2010, vol. 16, no. 4, pp. 768-773.

27. Huang Q., Sugano S., Kato I. Stability control for a mobile manipulator using a potential method. Proceedings of IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS'94). IEEE, 1994, vol. 2, pp. 839-846.

28. Inoue F., Muralami T., Ihnishi K. A motion control of mobile manipulator with external force. IEEE/ASME transactions on mechatronics, 2001, vol. 6, no. 2, pp. 137-142.

29. Jimenez-Cano A.E. Control of an aerial robot with multi-link arm for assembly tasks. 2013 IEEE International Conference on Robotics and Automation. IEEE, 2013, pp. 4916-4921.

30. Cano R. Mechanical design of a 6-DOF aerial manipulator for assembling bar structures using UAVs. 2nd RED-UAS 2013 workshop on research, education and development of unmanned aerial systems, 2013, vol. 218.

31. Lee H., Kim H.J. Constraint-based cooperative control of multiple aerial manipulators for handling an unknown payload. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2017, vol. 13, no. 6, pp. 2780-2790.

32. Korpela C., Orsag M., Oh P. Towards valve turning using a dual-arm aerial manipulator. 2014 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems. IEEE, 2014, pp. 3411-3416.

33. Jimenez-Cano A.E., Heredia G., Ollero A. Aerial manipulator with a compliant arm for bridge inspection. 2017 International Conference on Unmanned Aircraft Systems (ICUAS). IEEE, 2017, pp. 1217-1222.

34. Buzzato J.P.S. Aerial manipulation with six-axis force and torque sensor feedback compensation. 2018 Latin American Robotic Symposium, 2018 Brazilian Symposium on Robotics (SBR) and 2018 Workshop on Robotics in Education (WRE). IEEE, 2018, pp. 158-163.

35. Kondak K. Aerial manipulation robot composed of an autonomous helicopter and a 7 degrees of freedom industrial manipulator. 2014 IEEE international conference on robotics and automation (ICRA). IEEE, 2014, pp. 21072112.

36. Jimenez-Cano A.E. Modelling and control of an aerial manipulator consisting of an autonomous helicopter equipped with a multi-link robotic arm. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part G: Journal of Aerospace Engineering, 2016, vol. 230, no. 10, pp. 1860-1870.

37. World Robotics 2022 edition. http://www.worldrobotics.org

38. Bryukhanov A.V. Aerial wildfire fighting: history, current situation, problems and perspectives. Sibirskij Lesnoj Zurnal/Siberian Journal of Forest Science, 2017, no. 5, pp. 37-54.

39. Анализ проблем разработки беспилотных летательных манипуляторов и физического взаимодействия БЛА с наземными объектами / А. Л. Ронжин [и др.] // Труды МАИ. 2018. №. 98. С. 28-28.

40. Sarkisov Y.S. Development of SAM: Cable-Suspended aerial manipulator. 2019 International Conference on Robotics and Automation (ICRA). IEEE, 2019, pp. 5323-5329.

41. Моделирование движения беспилотных летательных аппаратов квадроротационного типа / С. Ф. Яцун [и др.] // Алгоритм поиска аномалий в процессах на основе нечетких тенденций временных рядов. 2014. С. 366.

42. Bazylev D. UAV equipped with a robotic manipulator. 22nd Mediterranean Conference on Control and Automation. IEEE, 2014, pp. 1177-1182.

43. Система управления беспилотным летательным аппаратом, оснащенным робототехническим манипулятором / А. А. Маргун [и др.] // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2014. № 6 (94).

44. Sarkisov Y.S. Dronegear: A novel robotic landing gear with embedded optical torque sensors for safe multicopter landing on an uneven surface. IEEE Robotics and Automation Letters, 2018, vol. 3, no. 3, pp. 1912-1917.

45. Кочкаров, А. А. Сравнительный анализ полетов квадрокоптера вдоль траекторий различной степени гладкости / А. А. Кочкаров, Р. Т. Агишев // Современная наука. 2016. № 3.

г

46. Carlos R., Acosta J. A., Ollero A. Command-Filtered Backstepping Redesign for Aerial Manipulators Under Aerodynamic and Operational Disturbances. Iberian Robotics conference. Springer, Cham, 2017, pp. 817-828.

47. Kuchwa-Dube C., Pedro J.O. Altitude and attitude tracking of a quadrotor-based aerial manipulator using super twisting sliding mode control.

Proceedings of the 6th International Conference on Control, Mechatronics and Automation, 2018, pp. 65-69.

48. Guayasamin A. Trajectory Tracking Control for Aerial Manipulator Based on Lyapunov and Sliding Mode Control. 2018 International Conference on Information Systems and Computer Science (INCISCOS). EEE, 2018, pp. 36-41.

49. KIL G. Adaptive Neural Network Controller for Quadrotor with Two Degree of Freedom Robotic Arm. 2017. M.S. thesis, Mech. Aero. Eng. Dept., Seoul National Univ. (Seoul, South Korea).

50. Lunni D. Nonlinear model predictive control for aerial manipulation. 2017 International Conference on Unmanned Aircraft Systems (ICUAS). IEEE, 2017, pp. 87-93.

51. Luna A. L., Vega I. C., Carranza J. M. Gain-Scheduling and PID Control for an Autonomous Aerial Vehicle with a Robotic Arm. 2018 IEEE 2nd Colombian Conference on Robotics and Automation (CCRA). IEEE, 2018, pp. 1-6.

52. Zhang X. Multilevel humanlike motion planning for mobile robots in complex indoor environments. IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, 2018, vol. 16, no. 3, pp. 1244-1258.

53. Di Lucia S., Tipaldi G. D., Burgard W. Attitude stabilization control of an aerial manipulator using a quaternion-based backstepping approach. 2015 European Conference on Mobile Robots (ECMR). IEEE, 2015, pp. 1-6.

54. Xin X., Liu Y. Control design and analysis for underactuated robotic systems. Springer Science & Business Media, 2014. ISBN 978-1-4471-6251-3.

55. Suarez A., Heredia G., Ollero A. Lightweight compliant arm for aerial manipulation. 2015 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS). -EEE, 2015, pp. 1627-1632.

56. Suarez A., Heredia G., Ollero A. Lightweight compliant arm with compliant finger for aerial manipulation and inspection. 2016 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS). IEEE, 2016, pp. 4449-4454.

57. Suarez A. Lightweight and compliant long reach aerial manipulator for inspection operations. 2018 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS). EEE, 2018, pp. 6746-6752.

58. Suarez A. Design of a lightweight dual arm system for aerial manipulation. Mechatronics, 2018, vol. 50, pp. 30-44.

59. Ibrahim I.N., Al Akkad M.A. Studying the disturbances of robotic arm movement in space using the compound-pendulum methodю // Вестник ИжГТУ имени М. Т. Калашникова. 2017. Т. 20, № 2. С. 156-159.

60. Ibrahim N.I. Modeling and predictive control of nonlinear coupled and underactuated dynamics of a hexacopter // Вестник ИжГТУ имени М. Т. Калашникова, 2017, Т. 19, № 4, С. 35-38.

61. Schneier M., Schneier M., Bostelman R. Literature review of mobile robots for manufacturing. US Department of Commerce, National Institute of Standards and Technology, 2015.

62. Motoman Y. MH80 robot unloading trucks-from Wynright Corporation,

2013.

63. Green T. KUKA Falls First, Buys Swisslog for $335 M. Who's Next? Robotics Business Review, 2014.

64. Saggini E. Performance indices for evaluation and comparison of unmanned marine vehicles' guidance systems. IFAC Proceedings Volumes, 2014, vol. 47, no. 3, pp. 12182-12187.

65. Lizarralde F., Wen J.T., HsuL. Quaternion-based coordinated control of a subsea mobile manipulator with only position measurements. Proceedings of 1995 34th IEEE Conference on Decision and Control. IEEE, 1995, vol. 4, pp. 3996-4001.

66. Van Henten E.J. Field test of an autonomous cucumber picking robot. Biosystems engineering, 2003, vol. 86, no. 3, pp. 305-313.

67. Hannaford B. Performance evaluation of a six-axis generalized force-reflecting teleoperator. IEEE transactions on systems, man, and cybernetics, 1991, vol. 21, no. 3, pp. 620-633.

68. Miksch W., Schroeder D. Performance-functional based controller design for a mobile manipulator. Proceedings 1992 IEEE International Conference on Robotics and Automation. IEEE Computer Society, 1992, pp. 227-232.

69. B0gh S. Autonomous industrial mobile manipulation (AIMM): from research to industry. Proceedings of the 42nd International Symposium on Robotics. VDE Verlag GMBH, 2011, pp. 1-9.

70. Hamner B. An autonomous mobile manipulator for assembly tasks. Autonomous Robots, 2010, vol. 28, no. 1, pp. 131.

71. Hvilsh0jM., B0gh S. "Little Helper" - An Autonomous Industrial Mobile Manipulator Concept. International J. of Advanced Robotic Systems, 2011, vol. 8, no. 2, pp. 15.

72. Caroe C., Hvilshoj K., Schou C. Rotor Shaft Assembly using the KUKA LWR, 2012.

73. Flannigan C. (2012) Mobile Manipulation Robotics & Automation Engineering, Southwest Research Institute.

http : //www. swri. org/4org/d 10/msd/automation/mobile-manipulator.htm

74. Chen Y. Study on coordinated control and hardware system of a mobile manipulator. 2006 6th World Congress on Intelligent Control and Automation. IEEE, 2006, vol. 2, pp. 9037-9041.

75. Basiri M. An autonomous mobile manipulator to build outdoor structures consisting of heterogeneous brick patterns. SN Applied Sciences, 2021, vol. 3, no. 5, pp. 1-14.

76. Nagatani K., Yuta S. Designing strategy and implementation of mobile manipulator control system for opening door. Proceedings of IEEE International Conference on Robotics and Automation. IEEE, 1996, vol. 3, pp. 2828-2834.

77. Chitta S., Cohen B., Likhachev M. Planning for autonomous door opening with a mobile manipulator. 2010 IEEE International Conference on Robotics and Automation. IEEE, 2010, pp. 1799-1806.

78. PinF.G., Culioli J.C. Optimal positioning of combined mobile platform-manipulator systems for material handling tasks. J. of intelligent and Robotic Systems, 1992, vol. 6, no. 2-3, pp. 165-182.

79. Agah A., Tanie K. Human interaction with a service robot: Mobilemanipulator handing over an object to a human. Proceedings of International Conference on Robotics and Automation. IEEE, 1997, vol. 1, pp. 575-580.

80. Tomizawa T., Ohya A., Yuta S. Remote book browsing system using a mobile manipulator. 2003 IEEE International Conference on Robotics and Automation (Cat. No. 03CH37422). IEEE, 2003, vol. 1, pp. 256-261.

81. Bort L., del Pobil A. P. Using Speech to Guide a Mobile robot Manipulator. Smc 2000 Conference Proceedings. 2000 IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics.'Cybernetics Evolving to Systems, Humans, Organizations, and their Complex Interactions'cat. no. 0. IEEE, 2000, vol. 4, pp. 2356-2361.

82. Holmberg R., Khatib O. Development and control of a holonomic mobile robot for mobile manipulation tasks. The International J. of Robotics Research, 2000, vol. 19, no. 11, pp. 1066-1074.

83. Gardner J.F., Velinsky S.A. Kinematics of mobile manipulators and implications for design. J.l of Robotic Systems, 2000, vol. 17, no. 6, pp. 309-320.

84. Korpela C. Flight stability in aerial redundant manipulators. 2012 IEEE International Conference on Robotics and Automation. IEEE, 2012, pp. 3529-3530.

85. Korpela C. Dynamic stability of a mobile manipulating unmanned aerial vehicle. 2013 IEEE International Conference on Robotics and Automation. IEEE, 2013, pp. 4922-4927.

86. Kondak K. Aerial manipulation robot composed of an autonomous helicopter and a 7 degrees of freedom industrial manipulator. 2014 IEEE international conference on robotics and automation (ICRA). IEEE, 2014, pp. 21072112.

87. Muscio G. Experiments on coordinated motion of aerial robotic manipulators. 2016 IEEE international conference on robotics and automation (ICRA). IEEE, 2016, pp. 1224-1229.

88. Muscio G. Coordinated control of aerial robotic manipulators: theory and experiments. IEEE Transactions on Control Systems Technology, 2017, vol. 26, no. 4, pp. 1406-1413.

89. Yavari M. Optimal real-time trajectory control of a pitch-hover uav with a two link manipulator. 2018 International Conference on Unmanned Aircraft Systems (ICUAS). IEEE, 2018, pp. 930-938.

90. Bellicoso C.D. Design, modeling and control of a 5-DoF light-weight robot arm for aerial manipulation. 2015 23rd Mediterranean Conference on Control and Automation (MED). IEEE, 2015, pp. 853-858.

91. Sanchez-Cuevas P.J. Robotic system for inspection by contact of bridge beams using UAVs. Sensors, 2019, vol. 19, no. 2, pp. 305.

92. Jimenez-Cano A.E. Modelling and control of an aerial manipulator consisting of an autonomous helicopter equipped with a multi-link robotic arm. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part G. J. of Aerospace Engineering, 2016, vol. 230, no. 10, pp. 1860-1870.

93. Fumagalli M. Developing an aerial manipulator prototype: Physical interaction with the environment. IEEE robotics & automation magazine, 2014, vol. 21, no. 3, pp. 41-50.

94. Alvarez-Munoz J. U. Nonlinear control of a nano-hexacopter carrying a manipulator arm. 2015 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS). IEEE, 2015, pp. 4016-4021.

95. Pounds P.E.I., Bersak D.R., Dollar A.M. Grasping from the air: Hovering capture and load stability. 2011 IEEE international conference on robotics and automation. IEEE, 2011, pp. 2491-2498.

96. Pounds P.E.I., Bersak D.R., Dollar A.M. The yale aerial manipulator: grasping in flight. 2011 IEEE International Conference on Robotics and Automation. IEEE, 2011, pp. 2974-2975.

97. Alexis K. Aerial robotic contact-based inspection: planning and control. Autonomous Robots, 2016, vol. 40, no. 4, pp. 631-655.

98. Fumagalli M. Modeling and control of a flying robot for contact inspection. 2012 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems. IEEE, 2012, pp. 3532-3537.

99. Mellinger D. Design, modeling, estimation and control for aerial grasping and manipulation. 2011 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems. IEEE, 2011, pp. 2668-2673.

100. Deng, C., Wang, S., Huang, Z., Tan, Z., & Liu, J. Unmanned aerial vehicles for power line inspection: A cooperative way in platforms and communications. J. Commun, 2014, 9, pp. 687-692.

101. Gibbens D. Integrating UAS into the oil and gas industry. J. of Unmanned Vehicle Systems, 2014, 2.

r

102. Restas A. Drone Applications for Preventing and Responding HAZMAT Disaster. World J.l of Engineering and Technology, 2016, 4, 9.

103. Lee H., Kim H.J. Estimation, control, and planning for autonomous aerial transportation. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2016, vol. 64, no. 4, pp. 3369-3379.

104. Kondak K. Aerial manipulation robot composed of an autonomous helicopter and a 7 degrees of freedom industrial manipulator. 2014 IEEE international conference on robotics and automation (ICRA). IEEE, 2014, pp. 21072112.

105. Chen Chen F. Human Hand: Kinematics, Statics, and Dynamics. 41st International Conference on Environmental Systems, 2011, pp. 5249.

106. Cobos S. Efficient human hand kinematics for manipulation tasks. 2008 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems. IEEE, 2008, pp. 2246-2251.

107. Gustus A. Human hand modelling: kinematics, dynamics, applications. Biological cybernetics, 2012, vol. 106, no. 11-12, p. 741.

108. Ogren P. A Multi Objective Control approach to Online Dual Arm Manipulationl. IFAC Proceedings Volumes, 2012, vol. 45, no. 22, pp. 747-752.

109. Smith C. Dual arm manipulation - A survey. Robotics and Autonomous systems, 2012, vol. 60, no. 10, pp. 1340-1353.

110. Ajoudani A. A reduced-complexity description of arm endpoint stiffness with applications to teleimpedance control. 2015 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS). IEEE, 2015, pp. 1017-1023.

111. Bhowmick S. Modelling and control of a robotic arm using artificial neural network. IOSR Journal of Computer Engineering, 2013, vol. 15, no. 2, pp. 42-49.

112. Buss S.R. Introduction to inverse kinematics with jacobian transpose, pseudoinverse and damped least squares methods. IEEE J. of Robotics and Automation, 2004, vol. 17, no. 1-19, p. 16.

113. WangX., Zhang D., Zhao C. The inverse kinematics of a 7R 6-degree-of-freedom robot with non-spherical wrist. Advances in Mechanical Engineering, 2017, vol. 9, no. 8, p. 1687814017714985.

114. Ananthanarayanan H., Ordonez R. Real-time Inverse Kinematics of (2n + 1) DOF hyper-redundant manipulator arm via a combined numerical and analytical approach. Mechanism and Machine Theory, 2015, vol. 91, pp. 209-226.

115. Tolani D., Badler N.I. Real-time inverse kinematics of the human arm. Presence: Teleoperators & Virtual Environments, 1996, vol. 5, no. 4, pp. 393-401.

116. Toshani H., Farrokhi M. Real-time inverse kinematics of redundant manipulators using neural networks and quadratic programming: a Lyapunov-based approach. Robotics and Autonomous Systems, 2014, vol. 62, no. 6, pp. 766-781.

117. Reiter A., Muller A., Gattringer H. Inverse kinematics in minimum-time trajectory planning for kinematically redundant manipulators. IECON 2016 42nd Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society. IEEE, 2016, pp. 6873-6878.

118. Geitle M. (2017). Improving differential evolution using inductive programming (Master's thesis).

119. Bodily D.M., Allen T F., Killpack M.D. Motion planning for mobile robots using inverse kinematics branching. 2017 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA). IEEE, 2017, pp. 5043-5050.

120. Ayyildiz M., Çetinkaya K. Comparison of four different heuristic optimization algorithms for the inverse kinematics solution of a real 4-DOF serial robot manipulator. Neural Computing and Applications, 2016, vol. 27, no. 4, pp. 825-836.

121. Rokbani N., Alimi A.M.Inverse kinematics using particle swarm optimization, a statistical analysis. Procedia Engineering, 2013, vol. 64, pp. 16021611.

122. Collinsm T.J., Shen W.M. Particle swarm optimization for high-DOF inverse kinematics. 2017 3rd international conference on control, automation and robotics (ICCAR). IEEE, 2017, pp. 1-6.

123. Mao B. A hybrid differential evolution and particle swarm optimization algorithm for numerical kinematics solution of remote maintenance manipulators. Fusion Engineering and Design, 2017, vol. 124, pp. 587-590.

124. Kachitvichyanukul V. Comparison of three evolutionary algorithms: GA, PSO, and DE. Industrial Engineering and Management Systems, 2012, vol. 11, no. 3, pp. 215-223.

125. López-Franco C. Inverse kinematics of mobile manipulators based on differential evolution. International J. of Advanced Robotic Systems, 2018, vol. 15, no. 1, p. 1729881417752738.

126. Shiakolas P.S., Koladiya D., Kebrle J. On the optimum synthesis of six-bar linkages using differential evolution and the geometric centroid of precision positions technique. Mechanism and Machine Theory, 2005, vol. 40, no. 3, pp. 319335.

127. Juang C.F., Chen Y.H., Jhan Y.H. Wall-following control of a hexapod robot using a data-driven fuzzy controller learned through differential evolution. IEEE Transactions on Industrial electronics, 2014, vol. 62, no. 1, pp. 611-619.

128. Pierezan J. Static force capability optimization of humanoids robots based on modified self-adaptive differential evolution. Computers & Operations Research, 2017, vol. 84, pp. 205-215.

129. Ngoc Son N., Anh H.P.H., Thanh Nam N. Robot manipulator identification based on adaptive multiple-input and multiple-output neural model optimized by advanced differential evolution algorithm. International J. of Advanced Robotic Systems, 2016, vol. 14, no. 1, p. 1729881416677695.

130. WangM. Optimal trajectory planning of free-floating space manipulator using differential evolution algorithm. Advances in Space Research, 2018, vol. 61, no. 6, pp. 1525-1536.

131. Eusuff M., Lansey K., Pasha F. Shuffled frog-leaping algorithm: a memetic meta-heuristic for discrete optimization. Engineering optimization, 2006, vol. 38, no. 2, pp. 129-154.

132. Li X. An improved shuffled frog-leaping algorithm with extremal optimisation for continuous optimization. Information Sciences, 2012, vol. 192, pp. 143-151.

133. Samuel G.G., Rajan C.C.A. A modified shuffled frog leaping algorithm for long-term generation maintenance scheduling. Proceedings of the Third International Conference on Soft Computing for Problem Solving. Springer, New Delhi, 2014, pp. 11-24.

134. Afzalan E., Taghikhani M.A., Sedighizadeh M. Optimal placement and sizing of DG in radial distribution networks using SFLA. International J. of Energy Engineering, 2012, vol. 2, no. 3, pp. 73-77.

135. Ибрахим, И. Н. Устройство сверхлегкой роботизированной руки // Вестник ИжГТУ имени М. Т. Калашникова. 2018. Т. 21, № 1. С. 12-18.

136. Ibrahim I.N., Al Akkad M.A. Studying the disturbances of robotic arm movement in space using the compound-pendulum method // Вестник ИжГТУ имени М. Т. Калашникова. 2017. Т. 20, № 2. С. 156-159.

137. Ibrahim I.N., Al Akkad M.A., Abramov I.V. Attitude and altitude stabilization of a microcopter equipped with a robotic arm. 2017 International

Siberian Conference on Control and Communications (SIBCON). IEEE, 2017, pp. 1-8.

138. Ibrahim I.N, Al Akkad M.A. The Dynamics Model of a Robotic Humanlike Index Finger. Fifth Forum of Young Researchers, 2017, pp. 204-218.

139. Craig J.J. Introduction to robotics: mechanics and control, 3/E. Pearson Education India, 2009.

140. Nizar I.I. Investigation of Inverse kinematics Solution for a Human-like Aerial Manipulator Based on The Metaheuristic Algorithms. 2019 International Seminar on Electron Devices Design and Production (SED). IEEE, 2019, pp. 1-13.

141. Ibrahim I.N. A Comparative Study for an Inverse Kinematics Solution of an Aerial Manipulator Based on the Differential Evolution Method and the Modified Shuffled Frog-Leaping Algorithm. Мехатроника, автоматизация, управление, 2018, vol. 19, no. 11, pp. 714-724.

142. Аль А. М. А., Ибрахим И. Н., Алъмагут К. Антропоморфный манипулятор для использования на беспилотном летательном аппарате. 2020.

143. Аль А. М. А., Ибрахим И. Н., Алъмагут К. Палец антропоморфного манипулятора. 2019.

144. Yang L. Survey of robot 3D path planning algorithms. J. of Control Science and Engineering, 2016, vol. 2016.

145. Bagherian M., Alos A. 3D UAV trajectory planning using evolutionary algorithms: A comparison study. The Aeronautical J., 2015, vol. 119, no. 1220, pp. 1271-1285.

146. Gouda B.K. Optimal robot trajectory planning using evolutionary algorithms:PhD thesis. Cleveland State University, 2006.

147. Dulçba I., Opaika M. A comparison of Jacobian-based methods of inverse kinematics for serial robot manipulators. International J. of Applied Mathematics and Computer Science, 2013, vol. 23, no. 2, pp. 373-382.

148. Simon D. Evolutionary optimization algorithms. John Wiley & Sons,

2013.

149. Zheng W., Chen M. Tracking control of manipulator based on high-order disturbance observer. IEEE Access, 2018, vol. 6, pp. 26753-26764.

150. Su J., Chen W.H., Li B. High order disturbance observer design for linear and nonlinear systems. 2015 IEEE international conference on information and automation. IEEE, 2015, pp. 1893-1898.

151. Wang C. Trajectory tracking control for quadrotor robot subject to payload variation and wind gust disturbance. J. of Intelligent & Robotic Systems, 2016, vol. 83, no. 2, pp. 315-333.

152. Homayounzade M., Khademhosseini A. Disturbance observer-based trajectory following control of robot manipulators. International J. of Control, Automation and Systems, 2019, vol. 17, no. 1, pp. 203-211.

ПРИЛОЖЕНИЯ

#

Акт о внедрении

Результатов диссертационное исследования Ибрахим Ибрахим а на тему: «Разработка методов управления облегченным антропоморфным манипулятором»

ООО «Республиканский Центр Робототехники» подтверждает, что результаты научною исследования Ибрахим Ибрахима по повышению эффективности методов и алгоритмов решения задачи управления движением антропоморфного манипулятора были рассмотрены, одобрены и приняты к использованию на предприятии, в частности, осуществлен монтаж опытного образца облегченного манипулятора на транспортное средство, осуществлен контроль задач по захвату и улавливанию объекта; в результате рекомендована для внедрения математическая модель и система управления антропоморфным облегченным манипулятором.

Подтверждением этого являются видеокадры, проведенных испытаний.

ООО «Республиканский иенф роОиюи'ишкн». 426057, Удмуртская Республика, г. Ижевск, пер. Интернациональны». 1. ИНН 1841011330,'КПП 184101001. ОГРН 1101841003450. Р/сч. 40702810303000008317 в Приволжском филиале ОАО «Промсвязьбанк» г. Нижний Новгород. БИК 042202803. К/сч. 30101810700000000803 • ГРКЦ ГУ Банка России.по Нижегородской области

Общество с ограниченной ответственноетыо «Республиканский центр робототехники»