Система автоматизованого управління захватом маніпулятора робота

Abstract

Кваліфікаційну роботу присвячено розробці інтелектуальної системи автоматизованого управління (САУ) маніпулятором AR4, оснащеним захоплювачем адаптивного типу. У роботі проведено аналіз сучасних методів автоматизації розпізнавання об’єктів за допомогою нейронних мереж архітектури YOLO. На основі проведених досліджень розроблено програмне та алгоритмічне забезпечення для автоматизованого визначення координат цілі та розрахунку траєкторії підходу. Математично обґрунтовано процес трансформації координат із системи технічного зору в робочий простір маніпулятора. Реалізовано спеціалізований алгоритм автоматичного виявлення помилок та повторного захоплення об'єкта у разі його втрати. Впровадження розробленої інтелектуальної САУ дозволяє повністю автоматизувати процес сортування, забезпечити високу гнучкість системи при роботі з предметами довільної форми та підвищити надійність маніпуляційних операцій порівняно з системами жорсткого управління.

The qualification work is dedicated to the development of an intelligent automated control system (ACS) for the AR4 manipulator equipped with an adaptive type gripper. The work analyzes modern methods of automated object recognition using YOLO architecture neural networks. Based on the research, software and algorithmic support for automated target coordinate determination and approach trajectory calculation have been developed. The process of coordinate transformation from the computer vision system to the manipulator's workspace is mathematically justified. A specialized algorithm for automated error detection and re-grasping of an object in case of its loss is implemented. The implementation of the developed intelligent ACS allows for complete automation of the sorting process, ensuring high system flexibility when working with objects of arbitrary shapes and increasing the reliability of manipulation operations compared to rigid control systems.