Robotların ters kinematik çözümünde sezgisel optimizasyon algoritmalarının kullanılması ve fpga ile gerçekleştirilmesi

Abstract

Bu tez çalışmasında, öncelikle dokuz adet Dynamixel servo motor kullanılarak 7-eklemli gereğinden fazla serbestlik derecesine (redundant) sahip seri bir robot manipülatörü tasarlanmış, sonrasında ise bu manipülatörün kinematik analizleri yapılmıştır. Bu kinematik analizlerden yola çıkarak robot manipülatörün ters kinematik hesabı doğadan ilham alınarak geliştirilen ve sürü zekâsına sahip sezgisel optimizasyon algoritmalarıyla gerçekleştirilmiş ve aynı zamanda tasarlanan bu robot manipülatöründe MATLAB arabirimi ile oluşturulan bir GUI vasıtasıyla uygulanmıştır. Bu işlem için daha önce literatürde kullanılan dört adet sürü zekası esasına göre çalışan algoritmayla birlikte ilk defa bu çalışmada kullanılan ve golf topunun hareketlerinden esinlenilerek oluşturulan Rassal Azalan Hızlı (RDV) isimli yeni bir IW tekniği ile güçlendirilen PSO tabanlı sezgisel optimizasyon algoritması kullanılarak ters kinematik problem çözülmüştür. Bu manada öncelikle literatüre yeni kzandırılan RDV IW tekniği ile güçlendirilen bu algoritma ile diğer dört adet sezgisel optimizasyon algoritmaları pozisyon hatası ve çalışma süresi bakımından karşılaştırılmıştır. Sezgisel optimizasyon algoritmalardan elde edilen işlem süresinin gerçek bir robotta uygulanabilirliğinin düşük olması nedeniyle işlem süresini çok daha minimum bir değere indirmek maksadıyla ters kinematik çözüm daha önce literatürde kullanılmayan ve FPGA tabanlı oluşturulan sentezlenebilir PSO ile donanımsal olarak gerçekleştirilmiştir ve sonuçlar yazılımsal değerlerle karşılaştırılmıştır. Sonuçta robotik temelindeki karmaşık bir problemin çözümünde sürü zekâsına sahip algoritmaların yazılım ve donanım temelli başarımları karşılaştırılmıştır. Sentezlenebilir özelliğe sahip FPGA tasarım VHDL olarak bilinen donanım tanımlama dili ile gerçekleştirilmiş, sonuçlar simülasyon olarak ortaya konmakla birlikte Nexys 4 DDR kartı ile de gerçeklenmiştir. Bu çalışmada kullanılan bütün yazılımsal ve donanımsal sezgisel optimizasyon algoritmaları MATLAB arabirimi vasıtasıyla tasarlanan redundant robot manipülatöründe uygulanmış ve servo motorların çözünürlük kısıtı nedeniyle bu aşamada ortaya çıkan gerçek hata değerleride özellikle gözlemlenerek analiz edilmiştir.

In this study, firstly, serial robot manipulator which has 7-degree degree of freedom has designed by using Dynamixel servos and then kinematic analysis of this manipulator has performed. The inverse kinematics problem of the designed robot manipulator has been solved by heuristic algorithms developed with inspiration from nature and with a swarm intelligence and also these algoithms have been implemented in this designed robot manipulator by means of a GUI created with the MATLAB interface. In order to realize this process, the inverse kinematic problem was solved with a new IW technique called Random Decreasing Speed (RDV) which was used for the first time in this study together with the algorithm used on the basis of four swarm intelligence used in the literature. The RDW IW technique is a technique developed with inspiration from the movements of the golf ball and is used in conjunction with the PSO algorithm. In this context, this algorithm, firstly reinforced by the RDV IW technique, has been compared with the other four heuristic optimization algorithms in terms of position error and working time.Since the calculation time obtained from heuristic optimization algorithms is far from feasible in a real robot, researchers have turned to FPGA technologies. Therefore, in this study, the inverse kinematics solution is realized with hardware based synthesizable PSO digital circuit design which has not been used in literature before.As a result, software and hardware based performances of herd intelligence algorithms are compared in solving a complex problem based on robotics. The FPGA design, which can be synthesized, has been realized with the hardware description language known as VHDL, the results have been presented as simulation but also realized with Nexys 4 DDR card. All the software and hardware heuristic optimization algorithms used in this study were applied in redundant robot manipulator designed by MATLAB interface and the actual error values that occur at this stage due to the limitation of servo motors were analyzed and analyzed.