Просмотр сведений о научной статье


Обложка номера

№1 2012

Заголовок

Планирование траекторий промышленных роботов на основе нейронных сетей

Авторы

М.М. Кожевников, А.В. Господ

Организация

Могилевский государственный университет продовольствия
г. Могилев, Республика Беларусь

Аннотация

Предложен новый метод планирования траекторий роботов-манипуляторов в рабочей среде с препятствиями, основанный на использовании топологически упорядоченной нейронной сети. Метод позволяет эффективно учесть сложную форму препятствий в промышленных роботизированных комплексах и обеспечивает приемлемое для практики количество тестов на столкновение.

Ключевые слова

роботы-манипуляторы, нейронные сети, планирование траекторий

Список литературы

[1] Choset H., Lynch K. M., Hutchinson S., Kantor G., Burgard W., Kavraki L. E., Thrun S. Principles of Robot Motion: Theory, Algorithms, and Implementations. Boston : MIT Press, 2005.

[2] Sucan I. A., Kavraki L. E. On the Performance of Random Linear Projections for Sampling-Based Motion Planning // IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems. St. Louis. MO. USA, 2009. P. 2434–2439.

[3] Hauser K., Latombe J. C. Integrating task and PRM motion planning: Dealing with many infeasible motion planning queries. ICAPS09 Workshop on Bridging the Gap between Task and Motion Planning. Thessaloniki. Greece, 2009.

[4] LaValle S. M., Branicky M., Lindemann S. R. On the relationship between classical grid search and probabilistic roadmaps // International Journal of Robotic Research. 2004. Vol. 23 (7/8). P. 673–692.

[5] Erickson L. H., LaValle S. M. Survivability: Measuring and ensuring path diversity Proceedings of the 2009 IEEE International Conference on Robotics and Automation. Kobe. Japan, 2009. P. 2068–2073.



Цитирование данной статьи

Кожевников М.М., Господ А.В. Планирование траекторий промышленных роботов на основе нейронных сетей // Исследования наукограда. 2012. № 1. С. 37-41.


Лицензия Creative Commons
Данная статья лицензирована по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial» («Атрибуция — Некоммерческое использование») 4.0 Всемирная.