Banca de DEFESA: MATHEUS CARDOSO SANTOS
08/01/2021 16:49
A evolução dos robôs manipuladores tem aumentado a complexidade de seus modelos e aplicações, exigindo que os métodos de cinemática inversa que integram seus sistemas de controle possuam características como rápida convergência, completude, baixo custo computacional e capacidade de evitar mínimos locais e singularidades. Possuindo muitas dessas vantagens, o método de busca probabilística conhecido como RRT (do inglês: Rapidly Random Tree), amplamente utilizado na área de planejamento de movimento, também pode ser considerado no contexto da cinemática inversa. Na maioria dos trabalhos em RRT, a árvore é aplicada no espaço de configurações o que resulta em um espaço de dimensão elevada para grande parte dos manipuladores. Nesse trabalho de mestrado é proposta uma técnica de cinemática inversa baseada na RRT aplicada diretamente no espaço de trabalho, o que implica em um espaço de busca de dimensão reduzida, ao representar os nós da árvore como juntas e as arestas como elos do manipulador. A mudança de espaço realizada possibilita uma interpretação intuitiva dos parâmetros da árvore, o que facilita a alteração das diferentes variáveis que compõem o algoritmo clássico da RRT. Fazendo uso dessa intuitividade, a etapa de amostragem e a regra de conexão da RRT foram alteradas a fim de obter um menor tempo de convergência e enviesar o crescimento da árvore na direção das regiões de solução. Tais características são avaliadas através de experimentos simulados no software MATLAB.
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