SERİ MANİPÜLATÖRLERİN DÖNÜŞÜM MATRİSLERİNİN ELDE EDİLMESİNİN KOLAY YOLLARI
Bu çalışmada, Mathematica Yazılımı kullanılarak Denavit-Hartenberg Yöntemi için seri manipülatörlerin konum analizinde genel dönüşüm matrislerini elde etmek amacıyla bir dönüşüm matrisleri modülü sunulmuştur. Bu modüle ek olarak ChatGPT tarafından yazılan ekstra bir Mathematica kodu verilmiştir. Çalışmanın sonunda iki yöntemin karşılaştırılması yapılmıştır.
Anahtar Kelimeler:
Dönüşüm matris modülü, Seri manipülatörlerin pozisyon analizi, Denavit-Hartenberg Metodu, ChatGPT
SIMPLE WAYS FOR OBTAINING TRANSFORMATION MATRICES OF SERIAL MANIPULATORS
In this paper, a transformation matrices module was presented to obtain overall transformation matrices in position analysis of serial manipulators for Denavit-Hartenberg Method with Mathematica Software. In addition to this module an extra Mathematica code was given which is written by ChatGPT. At the end of the study, a comparison of the two methods was made.
Keywords:
Tranformation matrices module, position analysis of serial manipulators, Denavit-Hartenberg Method, ChatGPT,
___
- Tsai L. W. Robot analysis: The mechanics of serial and parallel manipulators. John Wiley & Sons, Inc: New York; 1999.
- Wolfram S. The mathematica. Cambridge university press: Cambridge; 1999.
- ChatGPT [Internet]. OpenAI;2021[cited 2023 Sep 26]. Avaliable from: https://openai.com/chat-gpt/
- Küçük S, Bingül Z. Robot sistemlerinde kinematik yöntemlerin karşılaştırılması. Politeknik Dergisi. 2004;7(2):107-17.
- Faria C, Vilaça J. L, Monteiro S, Erlhagen W, Bicho E. Automatic denavit-hartenberg parameter identification for serial manipulators. 45th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society, IECON 2019. Lisbon, Portugal; 2019. p. 610-17.
- Žlajpah L, Petrič T. Geometric identification of denavit-hartenberg parameters with optical measuring system. International Conference on Robotics in Alpe-Adria Danube Region. Cham: Springer International Publishing; 2022. p. 3-10.
- Semwal V. B, Gupta Y. Determining homogenous transformation matrix from DH parameter table using deep learning techniques. Research Reports on Computer Science. 2023;2(3):23–34.
- Yayın Aralığı: Yılda 2 Sayı
- Başlangıç: 2020
- Yayıncı: Bingöl Üniversitesi
Sayıdaki Diğer Makaleler
Bingöl İlçelerinden Elde Edilen Süzme Çiçek Ballarında İnvert Şeker Miktarının Belirlenmesi
Hazır Beton Santralinin Karbon Emisyonlarının Belirlenmesi
Bazı Minerallerin Radyasyon Zırhlama Kapasitelerinin Araştırılması
SERİ MANİPÜLATÖRLERİN DÖNÜŞÜM MATRİSLERİNİN ELDE EDİLMESİNİN KOLAY YOLLARI