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Type: Tese
Title: Nova abordagem de aproximação de modelos baseada em aprendizado de máquina aplicada à um manipulador robótico
Authors: Souza, Darielson Araújo de
Advisor: Reis, Laurinda Lúcia Nogueira dos
Keywords: Manipuladores;Robótica;Automação;Aprendizagem de Máquina;Cinemática
Issue Date: 26-May-2022
Citation: Souza, D.A.de. Nova abordagem de aproximação de modelos baseada em aprendizado de máquina aplicada à um manipulador robótico. 2022.. 136f. Tese (Doutorado em Engenharia de Elétrica) - Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza. 2022.
Abstract in Brazilian Portuguese: Algoritmos baseados em Inteligência Computacional estão sendo aplicados na área de robótica para solucionar problemas referentes à modelagem. Além disso, algoritmos de aprendizado de máquina também estão sendo indicados em uma grande variedade de aplicações de sistemas. Nesta tese, com o uso de algoritmos de aprendizado de máquina, propõe-se um novo algoritmo de aproximação de modelos para um manipulador robótico do tipo cilíndrico. Inicialmente, é descrita a modelagem matemática de manipuladores, levando em consideração os modelos cinemáticos e dinâmicos. Também alguns algoritmos de regressão presentes na literatura são abordados e aplicados ao sistema, bem como o algoritmo proposto baseado em máquinas de comitê também foi aplicado. Este algoritmo usa como base o método de regressão de vetor suporte (SVR), onde um comitê escolhe um entre alguns dos três tipos de estruturas de SVRs com os kernels: gaussiano, polinomial e sigmoidal. A seleção é feita por um critério baseado no erro. Para tanto, descreve-se a modelagem matemática de manipuladores levando-se em consideração os modelos cinemáticos e dinâmicos os quais também são obtidos para o manipulador cilíndrico acionado por motores de indução trifásicos montado. Uma comparação entre os vários métodos apresentados é realizada utilizando-se dados de simulação e experimental obtidos do manipulador cilíndrico, e em seguida é feita a validação cruzada para todos os métodos. Esta comparação é realizada por meio de tarefas executadas pelo manipulador com cargas constante e variável. As tarefas com carga variável têm o objetivo de simular possíveis problemas em produtos durante a sua realização. Finalmente, os resultados são comparados por métricas de avaliação como raiz do erro quadrático médio (RMSE, do inglês: Root Mean Squared Error) e coeficiente de determinação ajustável (R2 a), que confirmam que o método proposto apresentou os melhores resultados na maioria dos cenários.
Abstract: Algorithms based on Computational Intelligence are being applied in robotics to solve modeling problems. In addition, machine learning algorithms are also being indicated in a wide variety of systems applications. In this thesis, using machine learning algorithms, we propose a new model approximation algorithm for a cylindrical robotic manipulator. Initially, the mathematical modeling of manipulators is described, taking into account the kinematic and dynamic models. Also some regression algorithms present in the literature are approached and applied to the system, as well as the proposed algorithm based on committee machines was also applied. This algorithm is based on the support vector regression (SVR) method, where a committee chooses one of three types of SVR structures with kernels: gaussian, polynomial and sigmoidal. The selection is made by an error-based criterion. Therefore, the mathematical modeling of manipulators is described, taking into account the kinematic and dynamic models which are also obtained for the cylindrical manipulator driven by three-phase induction motors mounted on the GPAR. A comparison between the various methods presented is performed using simulation and experimental data obtained from the GPAR cylindrical manipulator, and then cross-validation is performed for all methods. This comparison is performed through tasks performed by the manipulator with constant and variable loads. Tasks with variable load have the objective of simulating possible problems in products during their execution. Finally, the results are compared by evaluation metrics such as root mean square error (RMSE) and adjustable coefficient of determination (R2 a), which confirm that the proposed method presented the best results in most scenarios.
Description: Souza, Darielson Araújo de. Nova abordagem de aproximação de modelos baseada em aprendizado de máquina aplicada à um manipulador robótico. 2022.. 136f. Tese (Doutorado em Engenharia de Elétrica) - Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza. 2022.
URI: http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/73147
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