RRR Robotik Kol için Çok Katmanlı Algılayıcı ve Ters Kinematik Karşılaştırması
Yazarlar (4)
Dr. Öğr. Üyesi Faruk Emre Aysal Afyon Kocatepe Üniversitesi, Türkiye
Dr. Öğr. Üyesi Ibrahim Çelik Afyon Kocatepe Üniversitesi, Türkiye
Dr. Öğr. Üyesi Enes CENGİZ Sinop Üniversitesi, Türkiye
Prof. Dr. Yüksel Oğuz Afyon Kocatepe Üniversitesi, Türkiye
| Makale Türü |
Özgün Makale
(ESCI dergilerinde yayınlanan tam makale)
|
||
| Dergi Adı | JOURNAL OF POLYTECHNIC-POLITEKNIK DERGISI | ||
| Dergi ISSN | 1302-0900 Dergi Bilgileri (2024) | ||
| Dergi Tarandığı Indeksler | TR DİZİN | ||
| Makale Dili | Ingilizce | Basım Tarihi | 02-2024 |
| Kabul Tarihi | 10-05-2022 | Yayınlanma Tarihi | 29-02-2024 |
| Cilt / Sayı / Sayfa | 27 / 1 / 121–131 | DOI | 10.2339/politeknik.1092642 |
| Makale Linki | https://doi.org/10.2339/politeknik.1092642 | ||
| UAK Araştırma Alanları |
Yapay Zeka
Görüntü İşleme
|
||
| Özet |
| Bu çalışmada 3 DOF bir robot kolunun pozisyon kontrol simülasyonu makine öğrenmesi ve ters kinematik analiz ile ayrı ayrı yapılarak karşılaştırılmıştır. Ele alınan robot kol, RRR düzeninde tasarlanmıştır. Robot kolun ters kinematik analizinde geometrik yaklaşım ve analitik yaklaşım birlikte kullanılmıştır. Makine öğrenmesi yöntemi olarak Multi-Layer Perceptron(MLP) kullanılmıştır. Robot kolun çalışma uzayında ulaşabileceği koordinat verilerinin bir kısmı seçilerek, bu verilerle MLP modeli eğitilmiştir. MLP makine öğrenmesi yöntemiyle eğitim yapıldığında korelasyon katsayısı(R2) 1 olarak elde edilmiştir. Çalışma uzayı içerisinde yer alabilecek olan 3 farklı geometrik modelin (helix, star ve daisy) koordinatları MLP modelinin test verisi olarak kullanılmıştır. Bu testler MATLAB ortamında 3d olarak simule edilmiştir. Simülasyon sonuçları test kinematik analiz verileri ile karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak gerçekleştirilen testlerde helix, star ve daisy şekilleri için Mean Relative Error (MRE) değerleri sırasıyla 0.0007, 0.0033 ve 0.0011 olarak hesaplanmıştır. Mean Squared Error (MSE) değerleri ise sırasıyla 0.0034, 0.0065 ve 0.0040 olarak elde edilmiştir. Bu da önerilen MLP modelinin bu sistemi istenilen kararlılıkta çalıştırabileceğini doğrulamaktadır. |
| Anahtar Kelimeler |
| ters kinematik | çok katmanlı algılayıcı | robot kolu |
BM Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları
| Atıf Sayıları | |
| Web of Science | 4 |
| Google Scholar | 6 |