Development of a fuzzy controller for robot arm using evolutionary algorithms
- Global styles
- Apa
- Bibtex
- Chicago Fullnote
- Help
Abstract
ÖZET GENETİK ALGORİTMA KULLANARAK BULANIK MANTIĞA DAYALI ROBOT KOLU KONTROL YÖNTEMİ GELİŞTİRİLMESİ Modern kontrol teorisi tüm iyi tanımlanmış sistemler için başarılı sonuçlar vermektedir fakat bu yaklaşım moddelenmesi zor olan, doğrusal olmayan veya değişkenliği yüksek ortamlarda bulunan birçok mühendislik uygulamasında sorunlarla karşılaşmaktadır. Otomatik kontrol sistemlerine insan zekasının eklenmesi bu sistemleri klasik kontrol sistemlerine göre aşağıdaki noktalardan daha avantajlı hale getirmektedir: niceliği dayalı modellere daha az bağımlı olma, doğal karar verme, öğrenme kabiliyeti, daha yüksek serbestlik derecesi ve uygulama kolaylığı. Robot kontrolü zor bir işlemdir ve robotlar kontrol hassasiyeti çok önemli iyi tanımlanmış deterministik sistemler olduklarından genellikle PID kontrol sistemleri kullanılmaktadır. Öte yandan ters kinematik hesaplamaları karmaşıklık derecesi yüksek işlemler olduklarından oldukça uzun hesaplama zamanı gerektirmektedirler. Robot kontrolünde bulanık mantığa dayalı bir kontrol sisteminin kullanılması ters kinematik hesaplan yapma gerekliliğim ortadan kaldırmaktadır. Kontrol sisteminin öğrenme mekanizmasında genetik algoritmalar sayesinde belli bir sayıdaki nesilden en iyi bireyin kullanılmış olması performansı darttırmaktadır. Bu çalışmada üç eksenli bir robotu kontrol edebilen genetik algoritma yardımıyla öğrenen bulanık mantığa dayalı bir sistem geliştirilmiştir. Genetik algoritmalar kontrol sistemine kuralları öğretmede kullanılmışlardır. IV ABSTRACT DEVELOPMENT OF A FUZZY CONTROLLER FOR A ROBOT ARM USING EVOLUTIONARY ALGORITHMS Modern control theory has been successful for well defined systems. This approach, however encounters problems in many engineering applications where systems to be controlled are difficult to model, have a strong non-linearity or are embedded in a changing environment with uncertainty. Incorporating human intelligence into automatic control systems make them more advantageous over conventional control schemes in the following aspects: less dependency on quantitative models, natural decision making, learning capability, greater degree of autonomy and ease of implementation. Robot control is a difficult task generally PED controllers are being used for robot control because the robot is a well-defined deterministic system and precision is extremely important for the controller. On the other hand inverse kinematics computation is an operation with high complexity which requires reasonable computational time. Using a fuzzy controller for robot control eliminates the need for inverse kinematics calculation, what is more training the fuzzy controller with genetic sets will yield the best performance since using genetic operators the fittest elements in the population can be produced in several generations. In this work a fuzzy controller for a three-link robot has been developed. Evolutionary algorithms have been used in the generation of the rulebase of the controller.
Collections