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Nova abordagem de aproximação de modelos baseada em aprendizado de máquina aplicada à um manipulador robótico

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2022
Autor(a) principal: Souza, Darielson Araújo de
Orientador(a): Reis, Laurinda Lúcia Nogueira dos
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Manipuladores
Robótica
Automação
Aprendizagem de Máquina
Cinemática
Link de acesso: http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/73147
Resumo: 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.
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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.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.ManipuladoresRobóticaAutomaçãoAprendizagem de MáquinaCinemáticaNova abordagem de aproximação de modelos baseada em aprendizado de máquina aplicada à um manipulador robóticoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisporreponame:Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC)instname:Universidade Federal do Ceará (UFC)instacron:UFCinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINAL2022_tese_dasouza.pdf2022_tese_dasouza.pdfapplication/pdf4337272http://repositorio.ufc.br/bitstream/riufc/73147/5/2022_tese_dasouza.pdf22edb285b8ab15d81b04f9d32bfc2457MD55LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748http://repositorio.ufc.br/bitstream/riufc/73147/6/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD56riufc/731472023-06-27 14:28:29.704oai:repositorio.ufc.br:riufc/73147Tk9URTogUExBQ0UgWU9VUiBPV04gTElDRU5TRSBIRVJFClRoaXMgc2FtcGxlIGxpY2Vuc2UgaXMgcHJvdmlkZWQgZm9yIGluZm9ybWF0aW9uYWwgcHVycG9zZXMgb25seS4KCk5PTi1FWENMVVNJVkUgRElTVFJJQlVUSU9OIExJQ0VOU0UKCkJ5IHNpZ25pbmcgYW5kIHN1Ym1pdHRpbmcgdGhpcyBsaWNlbnNlLCB5b3UgKHRoZSBhdXRob3Iocykgb3IgY29weXJpZ2h0Cm93bmVyKSBncmFudHMgdG8gRFNwYWNlIFVuaXZlcnNpdHkgKERTVSkgdGhlIG5vbi1leGNsdXNpdmUgcmlnaHQgdG8gcmVwcm9kdWNlLAp0cmFuc2xhdGUgKGFzIGRlZmluZWQgYmVsb3cpLCBhbmQvb3IgZGlzdHJpYnV0ZSB5b3VyIHN1Ym1pc3Npb24gKGluY2x1ZGluZwp0aGUgYWJzdHJhY3QpIHdvcmxkd2lkZSBpbiBwcmludCBhbmQgZWxlY3Ryb25pYyBmb3JtYXQgYW5kIGluIGFueSBtZWRpdW0sCmluY2x1ZGluZyBidXQgbm90IGxpbWl0ZWQgdG8gYXVkaW8gb3IgdmlkZW8uCgpZb3UgYWdyZWUgdGhhdCBEU1UgbWF5LCB3aXRob3V0IGNoYW5naW5nIHRoZSBjb250ZW50LCB0cmFuc2xhdGUgdGhlCnN1Ym1pc3Npb24gdG8gYW55IG1lZGl1bSBvciBmb3JtYXQgZm9yIHRoZSBwdXJwb3NlIG9mIHByZXNlcnZhdGlvbi4KCllvdSBhbHNvIGFncmVlIHRoYXQgRFNVIG1heSBrZWVwIG1vcmUgdGhhbiBvbmUgY29weSBvZiB0aGlzIHN1Ym1pc3Npb24gZm9yCnB1cnBvc2VzIG9mIHNlY3VyaXR5LCBiYWNrLXVwIGFuZCBwcmVzZXJ2YXRpb24uCgpZb3UgcmVwcmVzZW50IHRoYXQgdGhlIHN1Ym1pc3Npb24gaXMgeW91ciBvcmlnaW5hbCB3b3JrLCBhbmQgdGhhdCB5b3UgaGF2ZQp0aGUgcmlnaHQgdG8gZ3JhbnQgdGhlIHJpZ2h0cyBjb250YWluZWQgaW4gdGhpcyBsaWNlbnNlLiBZb3UgYWxzbyByZXByZXNlbnQKdGhhdCB5b3VyIHN1Ym1pc3Npb24gZG9lcyBub3QsIHRvIHRoZSBiZXN0IG9mIHlvdXIga25vd2xlZGdlLCBpbmZyaW5nZSB1cG9uCmFueW9uZSdzIGNvcHlyaWdodC4KCklmIHRoZSBzdWJtaXNzaW9uIGNvbnRhaW5zIG1hdGVyaWFsIGZvciB3aGljaCB5b3UgZG8gbm90IGhvbGQgY29weXJpZ2h0LAp5b3UgcmVwcmVzZW50IHRoYXQgeW91IGhhdmUgb2J0YWluZWQgdGhlIHVucmVzdHJpY3RlZCBwZXJtaXNzaW9uIG9mIHRoZQpjb3B5cmlnaHQgb3duZXIgdG8gZ3JhbnQgRFNVIHRoZSByaWdodHMgcmVxdWlyZWQgYnkgdGhpcyBsaWNlbnNlLCBhbmQgdGhhdApzdWNoIHRoaXJkLXBhcnR5IG93bmVkIG1hdGVyaWFsIGlzIGNsZWFybHkgaWRlbnRpZmllZCBhbmQgYWNrbm93bGVkZ2VkCndpdGhpbiB0aGUgdGV4dCBvciBjb250ZW50IG9mIHRoZSBzdWJtaXNzaW9uLgoKSUYgVEhFIFNVQk1JU1NJT04gSVMgQkFTRUQgVVBPTiBXT1JLIFRIQVQgSEFTIEJFRU4gU1BPTlNPUkVEIE9SIFNVUFBPUlRFRApCWSBBTiBBR0VOQ1kgT1IgT1JHQU5JWkFUSU9OIE9USEVSIFRIQU4gRFNVLCBZT1UgUkVQUkVTRU5UIFRIQVQgWU9VIEhBVkUKRlVMRklMTEVEIEFOWSBSSUdIVCBPRiBSRVZJRVcgT1IgT1RIRVIgT0JMSUdBVElPTlMgUkVRVUlSRUQgQlkgU1VDSApDT05UUkFDVCBPUiBBR1JFRU1FTlQuCgpEU1Ugd2lsbCBjbGVhcmx5IGlkZW50aWZ5IHlvdXIgbmFtZShzKSBhcyB0aGUgYXV0aG9yKHMpIG9yIG93bmVyKHMpIG9mIHRoZQpzdWJtaXNzaW9uLCBhbmQgd2lsbCBub3QgbWFrZSBhbnkgYWx0ZXJhdGlvbiwgb3RoZXIgdGhhbiBhcyBhbGxvd2VkIGJ5IHRoaXMKbGljZW5zZSwgdG8geW91ciBzdWJtaXNzaW9uLgo=Repositório InstitucionalPUBhttp://www.repositorio.ufc.br/ri-oai/requestbu@ufc.br || repositorio@ufc.bropendoar:2023-06-27T17:28:29Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC) - Universidade Federal do Ceará (UFC)false
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