要約
逆運動学は、産業用マニピュレータの操作において重要かつ困難な問題です。
この研究では、産業用シリアルマニピュレータのための簡単な逆運動学計算スキームを提案します。
提案手法は、各関節の運動コストを考慮しながら、所望のエンドエフェクタの位置および姿勢を実現するための適切な関節変数の値を計算することができる。
ジョイント変数には 2 つのスカラー関数が定義されています。1 つはエンドエフェクターの位置と方向を評価するもので、もう 1 つはジョイントの動作効率を評価するものです。
2 つのスカラー関数を組み合わせることで、マニピュレータの逆運動学計算が数値最適化問題として定式化されます。
さらに、前述の最適化を介して逆運動学を解くための簡単なアルゴリズムは、ノルム制限更新ベクトル (NLSPSA) による同時摂動確率近似に基づいて構築されます。
提案手法では、エンドエフェクタの位置と姿勢の精度だけでなく、ロボットの動作効率も考慮されています。
したがって、逆問題の実際的な結果が得られます。
さらに、提案されたアルゴリズムは、NLSPSA の高い計算効率によりシンプルで実装が容易です。
最後に,冗長マニピュレータを用いた数値例により提案手法の有効性を検証する.
要約(オリジナル)
Inverse kinematics is an important and challenging problem in the operation of industrial manipulators. This study proposes a simple inverse kinematics calculation scheme for an industrial serial manipulator. The proposed technique can calculate appropriate values of the joint variables to realize the desired end-effector position and orientation while considering the motion costs of each joint. Two scalar functions are defined for the joint variables: one is to evaluate the end-effector position and orientation, whereas the other is to evaluate the motion efficiency of the joints. By combining the two scalar functions, the inverse kinematics calculation of the manipulator is formulated as a numerical optimization problem. Furthermore, a simple algorithm for solving the inverse kinematics via the aforementioned optimization is constructed on the basis of the simultaneous perturbation stochastic approximation with a norm-limited update vector (NLSPSA). The proposed scheme considers not only the accuracy of the position and orientation of the end-effector but also the efficiency of the robot movement. Therefore, it yields a practical result of the inverse problem. Moreover, the proposed algorithm is simple and easy to implement owing to the high calculation efficiency of NLSPSA. Finally, the effectiveness of the proposed method is verified through numerical examples using a redundant manipulator.
arxiv情報
著者 | Ansei Yonezawa,Heisei Yonezawa,Itsuro Kajiwara |
発行日 | 2024-03-29 11:37:43+00:00 |
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