Bulanık Mantık Esaslı Karar Destek Sistemi ile Robot Elin Kuvvet Kontrolü

Son yıllarda gelişen teknoloji ile robotlar üzerine yapılan çalışmaların ciddi oranda arttığı gözlenmektedir. Robotik sistemlerde robot el konusu, farklı ihtiyaçlar doğrultusunda farklı kullanım alanlarına yönelik olarak gelişmeye en açık çalışma alanlarından birisidir. Literatür çalışmaları incelendiğinde, robot el uygulamalarında karşılaşılan en büyük sorunun nesnelerin kavranma kuvvetinin kontrolü olduğu tespit edilmiştir. Bu sebeple robot elin nesnelere zarar vermeden kavrama işlemini gerçekleştirebilmesi için kavrama kuvvetinin kontrol sorunu çözülmelidir. Sunulan çalışmada nesnelere uygulanan kuvvetin kontrol probleminin çözümü için yapay zeka tekniklerinden biri olan bulanık mantık önerilmiştir. Önerilen yöntemde, robot el kavrama kuvvetini kullanıcının gönderdiği sinyal doğrultusunda belirlemektedir. Sistemin avuç içerisinde ve parmaklarının iç kısımlarında bulunan sensörler vasıtasıyla nesnelere uygulanan kuvvet ölçülmekte ve bu sensör ölçümleri kuvvet geri beslemesi olarak kullanılmaktadır. Ölçülen sensör verileri ve kullanıcı sinyali bulanık mantık kontrolör(karar destek sistemi) ile denetlenerek nesnenin kontrol sistemi tarafından belirlenen kuvvette stabil bir şekilde kavranması sağlanmaktadır. Geliştirilen kontrol yapısı oluşturulan sistemde uygulanmış ve kullanıcıdan gönderilen komut doğrultusunda hassas ve kararlı kavrama yapabildiği sunulan çalışma ile gösterilmiştir.

Fuzzy Logic Based Decision Support System for Force Control of Robot Hand

In recent years, it is observed that the studies on robotic systems have increased tremendously. In the field of robotic systems, the robotic hand based research is one of the most popular fields due to wide range of application areas. It can be observed from a literature review of robot hand applications is that one of the main research topic in the area is on control of gripping force of the objects. Hence, the force feedback problem appears to be a challenge to be overcomed where the objective is to perform the grasping operation without damaging the objects being hold. In this study, Fuzzy Logic based artificial intelligence techniques has been proposed as a solution of the problem of force control problem mentioned. In proposed method, the robot hand determines the grip force by the direction of the signal sent by the user. The force applied to the objects is measured by the sensors. These sensor measurements are then used as force feedback. The measured sensor data and the user input signals are controlled by a fuzzy logic control system (decision support system) to ensure that the object is grasped in a stable manner. The developed control structure is implemented and it proven that the user is able to grasp sensitively and decisively by the direction of the control command sent by the user.

___

  • MICHALEC, R 2011. Modeling and control of multifingered dextrous manipulation for humanoid robot hands. Université Pierre et Marie Curie-Paris VI, PhD Thesis, 588s, Paris .
  • Boughdiri, R., Nasser, H., Bezine, H., M'Sirdi, N. K., Alimi, A. M., Naamane, A. 2012. Dynamic modeling and control of a multi-fingered robot hand for grasping task, Procedia Engineering, Vol. 41, p. 923- 931. DOI: 1 0.1016/j.proeng.2012.07.264
  • Katibeha, F., Eghtesadb, M., Bazargan-Laric, Y. 2016. Dynamic modeling and control of a 4 DOF robotic finger using adaptive-robust and adaptive-neural controllers, International Journal of Robotics, Vol. 4, No. 4, p. 51-61.
  • Lin, L. R., Huang, H. P. 1996. Integrating fuzzy control of the dexterous National Taiwan University (NTU) hand., IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, Vol. 1(3), p. 216-229. DOI: 10.1109/3516.537044
  • Yang, Y., Zhang, W., Xu, X., Hu, H., Hu, J. 2017. LIPSA hand: a novel underactuated hand with linearly parallel and self-adaptive grasp, In Mechanism and Machine Science , 10th International Conference on Intelligent Robotics and Applications, 16-18 August, Wuhan ,China, 739-751.
  • Khakpour, H., Birglen, L. 2013. Numerical analysis of the grasp configuration of a planar 3-DOF linkage-driven underactuated finger, Journal of Computational and Nonlinear Dynamics, Vol. 8(2), p. 021010-1 ,021010-8 . DOI: 10.1115/1.4007359
  • Argonne National Laboratory. 1949. Reactors: Modern-Day Alchemy Argonne National Laboratory. http://www.ne.anl.gov/About/modern-dayalchemy. (Erişim Tarihi:14.03. 2017).
  • Devol, J. G. C. 1961 . U.S. Patent No. 2,988,237. Washington, DC: U.S. Patent and Trademark Office.
  • Devol, G. 1959. Robotic Industries Association “A Trıbute To Joseph Engelberger”. http://www.robotics.org/joseph-engelberger/ about.cfm ( Erişim Tarihi: 14 Mart 2017).
  • Hirose, S., Umetani, Y. 1978 . The development of soft gripper for the versatile robot hand, Mechanism and machine theory, Cilt. 13(3), s. 351-359. DOI: 10.1016/0094-114X(78)90059-9
  • Bekey, G. A., Tomovic, R., Zeljkovic, I. 1990. Control architecture for the Belgrade/USC hand. In Dextrous robot hands. Springer, New York, NY. 136-149s.
  • Yan, J., El-Baradie, M. A., Hashmi, M. S. J. 1992. The development of a robotic compliance control system, International Journal of Machine Tools and Manufacture, Cilt. 32(4), s. 477-486. DOI: 10.1016/0890-6955(92)90039-J
  • Lin, L. R., Huang, H. P. 1998. NTU hand: A new design of dexterous hands, Journal of Mechanical Design, Cilt. 120(2), s. 282-292. DOI: 10.1115/1.2826970
  • Fukaya, N., Toyama, S., Asfour, T., Dillmann, R. 2000. Design of the TUAT/Karlsruhe humanoid hand. In Intelligent Robots and Systems (IROS 2000). Proceedings. 2000 IEEE/RSJ International Conference, 30 Oct-5 Nov. ,Japan, Vol. 3, pp. 1754- 1759.
  • Butterfaß, J., Grebenstein, M., Liu, H., Hirzinger, G. 2001. DLR-Hand II: Next generation of a dextrous robot hand. In Robotics and Automation, 2001. Proceedings 2001 ICRA. IEEE International Conference on Vol. 1, 21-26 May, South Korea, pp. 109-114.
  • Kawasaki, H., Komatsu, T., Uchiyama, K. 2002. Dexterous anthropomorphic robot hand with distributed tactile sensor: Gifu hand II., IEEE/ASME transactions on mechatronics, Cilt. 7(3), s. 296-303. DOI: 10.1109/TMECH.2002.802720
  • Pons, J. L., Rocon, E., Ceres, R., Reynaerts, D., Saro, B., Levin, S., Van Moorleghem, W. 2004. The MANUSHAND dextrous robotics upper limb prosthesis: mechanical and manipulation aspects, Autonomous Robots, Cilt. 16(2), s. 143-163. DOI: 10.1023/B:AURO.0000016862.38337.f1
  • Zollo, L., Roccella, S., Guglielmelli, E., Carrozza, M. C., Dario, P. 2007. Biomechatronic design and control of an anthropomorphic artificial hand for prosthetic and robotic applications, IEEE/ASME Transactions On Mechatronics, Cilt. 12(4), s.418-429. DOI: 10.1109/TMECH.2007.901936
  • Liu, H., Meusel, P., Seitz, N., Willberg, B., Hirzinger, G., Jin, M. H., Xie, Z. W. 2007. The modular multisensory DLR-HIT-Hand, Mechanism and Machine Theory, Cilt. 42(5), s. 612-625. DOI: 10.1016/j.mechmachtheory.2006.04.013
  • Kroemer, O. B., Detry, R., Piater, J., Peters, J. 2010. Combining active learning and reactive control for robot grasping, Robotics and Autonomous Systems, Cilt. 58(9), s.1105-1116. DOI: 10.1016/j.robot.2010.06.001
  • Teng, M. C., Tsai, Y. J., Hsiao, C. C. 2013. Mechanical Design and Kinematic Analysis of a 10 DOF Robot Manipulator, IFAC Proceedings Volumes, Cilt. 46(5), s.301-306. DOI: 10.3182/20130410-3-CN2034.00022
  • Chen, W., Xiong, C. 2016. On adaptive grasp with underactuated anthropomorphic hands, Journal of Bionic Engineering, Cilt. 13(1), s. 59-72. DOI: 10.1016/S1672-6529(14)60160-8
  • Zaidi, L., Corrales, J. A., Bouzgarrou, B. C., Mezouar, Y., Sabourin, L. 2017. Model-based strategy for grasping 3D deformable objects using a multifingered robotic hand, Robotics and Autonomous Systems, Cilt. 95, s. 196-206. DOI: 10.1016/j.robot.2017.06.011
  • Xu, S., Xu, Y., Xu, X. 2018. Structural design and kinematics analysis of SHU-hand II humanoid robotic hand. In IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 16–17 June, China, Vol. 394, No. 4, p. 042068.
  • Uraz, C., Macit, Ş. 2018. Electroless Cu Plating on ABS Plastic by Using Environmentally Friendly Chemicals, Journal of Science and Engineering, Cilt. 20(59), s. 369-375. DOI: 10.21205/deufmd. 2018205930
  • Langevin, G. 2012. Inmoov Open Source 3D printed life-size robot. http://inmoov.fr/hand-and-forarm/ (Erişim Tarihi: 19.03.2018).
  • FSR 402 Data Sheet. 2010. http://www.trossenrobotics.com/productdocs/201 0-10-26-DataSheet-FSR402-Layout2.pdf (Erişim Tarihi: 03.06.2018).
  • Türkbey, O. 2003. Çok Amaçlı Makina Sıralama Problemi İçin Bir Bulanık Güçlü Metod, DEÜ Mühendislik Fakültesi, Fen Ve Mühendislik Dergisi, Cilt. 5, s.81-98.
  • Kubat, C. 2014. MATLAB: Yapay Zeka ve Mühendislik Uygulamaları. Pusula yayınları
  • Kaftan, İ., Balkan, E., Şalk, M. 2013. Bulanık Mantık (Fuzzy Logıc) Ve Jeofizikte Kullanım Alanları: Sismoloji Örneği, DEÜ Mühendislik Fakültesi, Fen Ve Mühendislik Dergisi, Cilt. 15(2), s.15-29.
  • Kaufmann, A., Gupta, M. M. 1988. Fuzzy mathematical models in engineering and management science, Elsevier Science Inc.
Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Fen ve Mühendislik Dergisi-Cover
  • ISSN: 1302-9304
  • Yayın Aralığı: Yılda 3 Sayı
  • Başlangıç: 1999
  • Yayıncı: Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi