Qualitative approach for forward kinematic modeling of a Compact Bionic Handling Assistant trunk

Melingui, Achille; Escande, Coralie; Benoudjit, Nabil; Mbede, Jean Bosco

doi:10.3182/20140824-6-za-1003.01758

Cited by 22 publications

(16 citation statements)

References 15 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Yapay sinir ağı(YSA), nöronları birbirine bağlayan ağırlıkları değiştirmek için ağın nöronlarını eğitmeye dayanan modern kontrol sistemleri için yaygın olarak kullanılmaktadır [12]. Yapay sinir ağları evrensel tahmin edicilerdir, yeterli gizli nöronun mevcut olması koşuluyla, doğrusal olmayan herhangi bir fonksiyonel ilişkiye rastgele bir doğrulukla yaklaşabilirler [13] [14]. Simülasyonlarda kullanılan genetik algoritma için, Matlab genetik algoritmalar araç kutusundan faydalanılmış, populasyon sayısı 40, iterasyon sayısı ise 120 olarak seçilmiştir.…”

Section: Yapay Sinir Ağı Ile İki Bacaklı Robot İçin Gövde Pozisyon Taunclassified

“…Kinetik ve potansiyel enerji denklemlerinin elde edilebilmesi için de öncelikle gövdenin ve bacakların düzlemsel konum ifadeleri(12)(13)(14)(15)(16)(17)'deki gibi hesaplanmıştır.Genel Lagrange ifadesi hesaplandıktan sonra, robot sisteminde tanımlı tüm hareketlerin tork denklemlerinin elde edilmesi için (9)'daki denklem kullanılmıştır. İlk olarak robotun yatay eksendeki hareketini ifade eden hareket denklemi (19) elde edilmiştir.…”

unclassified

See 1 more Smart Citation

Balance With a Two-Legged Robot With Artificial Neural Network Support

Tatar¹,

Taşar²,

Tanyıldızı³

2019

Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi

View full text Add to dashboard Cite

Öz Robotlar genellikle doğadaki canlılardan esinlenerek tasarlanmaktadır. Özellikle eklem bacaklı robot çalışmalarında 4 bacaklı robotlara çok geniş yer verilmektedir. Doğada 4 bacaklı hayvanların davranışlarından esinlenerek robotlara çeşitli özellikler kazandırılmaktadır. Dört bacaklı olan birçok hayvan doğar doğmaz ayağa kalkabilme ve hatta yürüyebilme becerisine sahiptir. Bu canlıların fizyolojik gelişimleri anne karnında tamamlanmakta ve doğduktan hemen sonra kemik ve bacak kas grupları kullanılabilir duruma gelmektedir. Canlıların doğduktan sonra ayağa kalkarak dengede kalabilmesinin, bacak kaslarına beyinden iletilen nörolojik sinyallerle gerçekleştirildiği açıkça bilinen bir gerçektir. Bu bilgiler ışığında bu çalışmada, 4 bacaklı bir robotu andıran 2 bacaklı bir robotun düzlemsel kinematiği ve dinamiği elde edilerek, ayakta dengede kalabilme kabiliyetinin bir yapay sinir ağı desteği ile robota kazandırılması ele alınmıştır. Dinamik hareket için robotun düzlemsel modeli ele alınmış ve 7 eksenli hareket denklemleri elde edilmiştir. Robotun yerden kalkarak ayakta dengede kalabilmesi amaçlanmıştır. Bunun bir yapay sinir ağ yapısının kullanımı ile öğrenme sonucunda gerçekleştirilebilmesi hedeflenmiştir. Robotun eklemlerine uygulanması gereken kontrol sinyalleri için klasik PID kontrol yöntemi kullanılmıştır. Sistem cevapları grafiksel olarak elde edilmiş ve sonuçlar değerlendirilmiştir.

show abstract

Section: Yapay Sinir Ağı Ile İki Bacaklı Robot İçin Gövde Pozisyon Taunclassified

unclassified

Balance With a Two-Legged Robot With Artificial Neural Network Support

Tatar¹,

Taşar²,

Tanyıldızı³

2019

Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…In DSL approach, the Forward Neural Network (FNN) is first learned to approximate the forward kinematic model of the CBHA (For more details about the forward kinematic model of the CBHA, we refer the reader to [28]). In the second phase, a particular inverse solution is obtained by placing the Inverse Neural Network (INN) and FNN in series, and by replacing the (Voltage-Pressure system + CBHA) by the forward kinematic model that had been trained previously (Fig.…”

Section: B Distal Learning Approach For Cbha Inverse Kinematicmentioning

confidence: 99%

Qualitative approach for inverse kinematic modeling of a Compact Bionic Handling Assistant trunk

Melingui

Merzouki

Mbede

et al. 2014

2014 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)

Self Cite

View full text Add to dashboard Cite

Compact Bionic Handling Assistant (CBHA) is a continuum manipulator, with pneumatic-based actuation and compliant gripper. This bionic arm is attached to a mobile robot named Robotino. Inspired by the elephant's trunk, it can reproduce biological behaviors of trunks, tentacles, or snakes. Unlike rigid link robot manipulators, the development of high performance control algorithm of continuum robot manipulators remains a challenge, particularly due to their complex mechanical design, hyper-redundancy and presence of uncertainties. Numerous studies have been investigated for modeling of such complex systems. Such continuum robots, like the CBHA present a set of nonlinearities and uncertainties, making difficult to build an accurate analytical model, which can be used for control strategies development. Hence, learning approach becomes a suitable tool in such scenarios in order to capture un-modeled nonlinear behaviors of the continuous robots. In this paper, we present a qualitative modeling approach, based on neuronal model of the inverse kinematic of CBHA. A penalty term constraint is added to the inverse objective function into Distal Supervised Learning (DSL) scheme to select one particular inverse model from the redundancy manifold. The inverse kinematic neuronal model is validated by conducting a real-time implementation on a CBHA trunk.

show abstract

“…The learning database is built experimentally by means of a trilateration system developed in [3, 4]. The posture of the CBHA is varying proportionally with the pressure used to control tube lengths.…”

Section: Cbha Manipulator Modellingmentioning

confidence: 99%

Compact bionic handling arm control using neural networks

Melingui

Mbede

2014

Electron. lett.

Self Cite

View full text Add to dashboard Cite

The tip position control of a class of continuum manipulators namely the compact bionic handling arm (CBHA) is proposed. The control scheme includes two sub-controllers. The first sub-controller, based on the distal supervised learning scheme, deals with the stationary CBHA's behaviours; whereas the second based on adaptive control handles non-stationary behaviours. The experimental results obtained using the CBHA robot demonstrate the efficiency of the proposed approach.

show abstract

Qualitative approach for forward kinematic modeling of a Compact Bionic Handling Assistant trunk

Cited by 22 publications

References 15 publications

Balance With a Two-Legged Robot With Artificial Neural Network Support

Balance With a Two-Legged Robot With Artificial Neural Network Support

Qualitative approach for inverse kinematic modeling of a Compact Bionic Handling Assistant trunk

Compact bionic handling arm control using neural networks

Contact Info

Product

Resources

About