Cinemática Inversa de Manipuladores Robóticos Baseada em Aprendizado por Reforço e Redes Neurais

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Neto, Luiz Adelar Soldatelli
Data de Publicação: 2022
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFSC
Texto Completo: https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/237768
Resumo: TCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Campus Blumenau. Engenharia de Controle e Automação
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spelling Cinemática Inversa de Manipuladores Robóticos Baseada em Aprendizado por Reforço e Redes NeuraisCinemática InversaTabela-QRedes NeuraisAprendizado de MáquinaAprendizado por ReforçoTCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Campus Blumenau. Engenharia de Controle e AutomaçãoQuando um ser humano abre uma porta, o cérebro calcula as posições de cada uma das articulações do braço, para que a mão seja levada à maçaneta. Este processo chama-se cinemática inversa, e, quando trata-se de manipuladores robóticos, este é associado ao calculo das posições de cada uma das juntas atuadas do mecanismo para que o elo de interesse seja levado à uma posição desejada. O cálculo das posições das juntas atuadas do mecanismo de um manipulador robótico, para satisfazer a cinemática inversa de forma analítica, pode facilmente tornar-se uma tarefa complexa: é comum deparar-se com equações não lineares, múltiplas soluções ou até casos em que as combinações das posiçoes de juntas encontradas são fisicamente impossíveis de serem replicadas pelo manipulador. Este trabalho apresenta uma solução baseada em Q-Learning e redes neurais. A combinação de Q-Learning, técnica de inteligência artificial e aprendizado de máquina, com o apoio de redes neurais, dá origem ao algoritmo Deep Q-Learning, implementado neste trabalho.When a human being opens a door, the brain calculates the positions of each one of its arm’s articulations, so the hand of interest can be moved to the door handle. This process is called inverse kinematic, and, when it’s associated with robotic manipulators, the process is related to the position calculation for each one of the actuated manipulator joints, so the link of interest is placed on the desired position. The calculation of the manipulator’s actuated joints positions, to satisfy the inverse kinematic analytically, can easily turn into a complex task: It usually takes non linear equations to solve, multiple solutions or even cases where the calculated positions are phisically impossible to be replicated by the manipulator. This paper presents a solution based on Q-Learning and neural networks. The combination of Q-Learning, artificial intelligence and machine learning technique, powered by neural networks, gives origin to the Deep Q-Learning algorithm, implemented on this paper.Blumenau, SCBrito, Maiquel deUniversidade Federal de Santa CatarinaNeto, Luiz Adelar Soldatelli2022-08-03T22:03:43Z2022-08-03T22:03:43Z2022-07-28info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis70application/pdfhttps://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/237768info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSC2022-08-03T22:03:43Zoai:repositorio.ufsc.br:123456789/237768Repositório InstitucionalPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestopendoar:23732022-08-03T22:03:43Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false
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