ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

تصميم المسار الأمثل لحركة ذراع روبوت سداسي درجة الحرية

Designing Optimal Path for 6D of Robot Arm Motion

3126   2   68   0 ( 0 )
 تاريخ النشر 2015
والبحث باللغة العربية
 تمت اﻹضافة من قبل Shamra Editor




اسأل ChatGPT حول البحث

اهتم الصناعيون بأتمتة مصانعهم لزيادة الانتاج و خفض التكاليف و تحسين جودة المنتج من خلال استخدام الأذرع الآلية في قيادة و انهاء معظم العمليات الانتاجية، حيث تتصف الأذرع الآلية بأنها هياكل ميكانيكية قابلة للبرمجة لأداء مهام تتميز بالدقة و السرعة و الوثوقية. استند البحث في استنتاج المسار الأمثل على توليد مسارات افتراضية (مثلثية، منحنية، مربعة) تعبر عن حركة الذراع الآلي للوصول إلى نقطة الهدف، حيث تم معرفة زمن الانتقال و زوايا الدوران و العزم في المفاصل تحت تأثير الجاذبية الأرضية من خلال دراسة الحركة الأفقية و الشاقولية للذراع الآلي. تبين حركة الذراع الآلي وفق المسارات المقترحة أن أفضل المسارات سلامة على محركات الذراع الآلي هو المسار النصف دائري كونه يحد من حدوث صدمات ميكانيكية أو ظهور قيم مرتفعة للعزوم عند المفاصل. في حين تبين ان المسار الذي يحقق أقل زمن للوصول الى نقطة الهدف و بالتالي اقل كمية في الطاقة المستهلة هو المسار المثلثي في حالة الحركة الافقية للذراع على الرغم من ظهور انحرافات حادة في مخططات العزم و الطاقة نتيجة التغير المفاجئ في اتجاه الحركة. يظهر التأثير السلبي للجاذبية الأرضية خصوصا عند حركة المفصل الثاني للأعلى أو الأسفل, مما يسبب بظهور قمم في منحني الطاقة تعبر عن قيم مرتفعة للعزم في هذا المفصل.


ملخص البحث
يتناول البحث تصميم المسار الأمثل لحركة ذراع روبوت سداسي درجة الحرية بهدف زيادة الإنتاج وخفض التكاليف وتحسين جودة المنتج في المصانع. يعتمد البحث على توليد مسارات افتراضية (مثلثية، منحنية، مربعة) تعبر عن حركة الذراع للوصول إلى نقطة الهدف، مع دراسة زمن الانتقال وزوايا الدوران والعزم في المفاصل تحت تأثير الجاذبية الأرضية. تبين النتائج أن المسار النصف دائري هو الأفضل من حيث سلامة المحركات، بينما المسار المثلثي يحقق أقل زمن للوصول وأقل كمية من الطاقة المستهلكة في حالة الحركة الأفقية. يظهر التأثير السلبي للجاذبية الأرضية بشكل خاص عند حركة المفصل الثاني للأعلى أو الأسفل، مما يسبب ظهور قمم في منحني الطاقة تعبر عن قيم مرتفعة للعزم في هذا المفصل. تم استخدام برامج مثل SolidWorks وMscAdams وMatlab/Simulink لنمذجة وتحليل حركة الذراع الآلي.
قراءة نقدية
تعتبر الدراسة شاملة ومفصلة في تحليل مسارات حركة الذراع الآلي وتأثير الجاذبية الأرضية على العزم والطاقة المستهلكة. ومع ذلك، يمكن تحسين البحث من خلال تضمين تجارب عملية للتحقق من صحة النتائج المستخلصة من النمذجة الافتراضية. كما يمكن توسيع الدراسة لتشمل تأثير عوامل أخرى مثل الاحتكاك والتآكل في المفاصل، والتي قد تؤثر على أداء الذراع الآلي على المدى الطويل. بالإضافة إلى ذلك، يمكن تقديم توصيات أكثر تفصيلاً حول كيفية تحسين تصميم الذراع الآلي بناءً على النتائج المستخلصة.
أسئلة حول البحث
  1. ما هو الهدف الرئيسي من البحث؟

    الهدف الرئيسي من البحث هو تصميم المسار الأمثل لحركة ذراع روبوت سداسي درجة الحرية بهدف زيادة الإنتاج وخفض التكاليف وتحسين جودة المنتج في المصانع.

  2. ما هي المسارات الافتراضية التي تم دراستها في البحث؟

    تم دراسة مسارات افتراضية مثلثية، منحنية، ومربعة تعبر عن حركة الذراع للوصول إلى نقطة الهدف.

  3. ما هو المسار الأفضل من حيث سلامة المحركات؟

    المسار النصف دائري هو الأفضل من حيث سلامة المحركات لأنه يحد من حدوث صدمات ميكانيكية أو ظهور قيم مرتفعة للعزم عند المفاصل.

  4. كيف يؤثر الجاذبية الأرضية على حركة الذراع الآلي؟

    يظهر التأثير السلبي للجاذبية الأرضية بشكل خاص عند حركة المفصل الثاني للأعلى أو الأسفل، مما يسبب ظهور قمم في منحني الطاقة تعبر عن قيم مرتفعة للعزم في هذا المفصل.


المراجع المستخدمة
A. GASPARETTO, P. BOSCARIOL, A. LANZUTTI, R. VIDONI. Trajectory Planning in Robotics, Mathematics in Computer Science, Volume 6, Issue 3, Pages 269-279, 2012
P.J. BARRE, R. BEAREE, P. BORNE, E. DUMETZ. Influence of a jerk controlled movement law on the vibratory behaviour of high-dynamics systems, Journal of Intelligent and Robotic Systems, Volume 42, Issue 3, Pages 275-93, 2005
R. VIDONI, N. LEVER, D. RICHIEDEI, A. GASPARELLA, A. TREVISANI, A. GASPARETTO. Energy Efficiency and smoothness in robotics trajectory planning: numerical simulation and comparison, Proc. of the Austrian Robotics Workshop (ARW 2013), Wien (Austria), May 23-24, 2013
قيم البحث

اقرأ أيضاً

تعتمد معظم صناعات الروبوت في نقل الحركة فيها على استخدام محركات السيرفو و المحركات الخطية أو محركات التيار المستمر بالإضافة إلى دارات القيادة الخاصة بها مما يزيد الكلفة و يعقد عملية التحكم بالروبوت, تبحث المقالة في استخدام تقانات الهواء المضغوط في بن اء و تصميم جديد لذراع روبوت يستطيع القيام بتنفيذ العديد من المهام باستطاعة أكبر و بتكلفة أقل بكثير من استخدام المؤازرات السابقة و ذلك لاستخدامه للقيام بمهام تحتاج إلى سرعة و استطاعة عالية, و لا تحتاج إلى دقة كبيرة في العمل.
وصفنا العمل بالتقدم المحرز في تدريب روبوت بشري لإنتاج ذراع أيقونة وإيماءات الرأس كجزء من تفاعل الحوار الموجه نحو المهام.ينطوي ذلك على تطوير واستخدام مدير حوار متعدد الوسائط لغير الخبراء في البرنامج بسرعة "الروبوت من خلال الكلام والرؤية.باستخدام مدير الحوار هذا، يتم جمع مقاطع الفيديو من مظاهرات الإيماءات.يتم استخراج مراكز السيارات من مقاطع الفيديو هذه لتحديد مسارات السيارات حيث تستخدم مجموعات من مسارات السيارات لإنتاج إيماءات الروبوت بعد نهج مخاليط غاوسي.تعتبر المناقشة الختامية كيف يمكن استخدام التمثيلات المستفادة لإيماءة الإيماءات من قبل الروبوت، وكيف قد ينضج الإطار في نظام لمعالجة التأسيس اللغوي والتمثيل الدلالي.
يعتبر تخطيط الحركة من القضايا الهامة و الملحة لما يعطيه للروبوت من قدرة على الوصول إلى الهدف بشكل آلي و منع الاصطدام بأي عائق، مما يرفع من أداء الروبوت و يقلل من كلفته التشغيلية. و يقسم تخطيط حركة الروبوت عادةً إلى قسمين: يقوم الأول بإيجاد المسار الم ناسب و يضمن الثاني تتبع الروبوت لهذا المسار وصولاً لهدفه. يعتمد هذا البحث على التقنيات المستخدمة في أحد أشهر خوارزميات تجنب العوائق (خوارزميات Bug) من أجل إيجاد مسار عام للروبوت. و تطبق تلك المسارات الناتجة على أرض الواقع باستخدام روبوت Boe-Bot تفاضلي القيادة.
يشكل تخطيط المسار تحدياً كبيراً أمام إيجاد روبوتات متنقلة ذكية. و يعتبر إيجاد المسار المناسب الخالي من الاصطدامات، و بأقل زمن معالجة و طول مسار ممكن من القضايا البحثية الملّحة حالياً. و تعد طريقة شجرة البحث العشوائي السريعة RRTRapidly exploring rando m trees من أسرع الطرق التي تقوم بإيجاد مسار مناسب للروبوت كما أنها طريقة سهلة حسابياً و يمكن تطبيقها في بيئات متعددة الأبعاد. يستعرض هذا البحث خوارزمية RRT و يقدم تطبيقاً لتخطيط مسار حركة روبوت تفاضلي وفق هذه الخوارزمية في بيئتي عمل مختلفتين باستخدام محاكي الروبوتات V-rep. بيّن هذا البحث قدرة الخوارزمية على إيجاد مسار مناسب خلال زمن معالجة قصير نسبياً، كما أظهر قدرة المحاكي V-rep على نمذجة و محاكاة ثلاثية الأبعاد لحركة الروبوت المتنقل بكفاءة و سلاسة.
نقدم في هذا البحث خوارزمية فعالة لإيجاد المسار الأقصر في بيان متعدد المنابع, و ذلك باختيار المسار بين المنبع و المسافة التي تعطي طول المسار الأقل وصولا إلى المصب. تعتمد هذه الخوارزمية على مبدأ التكرار للوصول إلى الحل الأمثل لمسألة المسار الأقصر, حيث يتم تكرار خطوات الخوارزمية على جميع الأسهم في البيان. أثبتنا بأن زمن تنفيذ الخوارزمية المقترحة في هذا البحث هو زمن خطي قدره (O(n+L و هو يعتبر أفضل أزمنة الخوارزميات على الإطلاق.
التعليقات
جاري جلب التعليقات جاري جلب التعليقات
سجل دخول لتتمكن من متابعة معايير البحث التي قمت باختيارها
mircosoft-partner

هل ترغب بارسال اشعارات عن اخر التحديثات في شمرا-اكاديميا