НЕЙРОСЕТЕВОЕ РЕШЕНИЕ ЗАДАЧ УПРАВЛЕНИЯ ГЕКСАПОДОМ ДЛЯ ВСТРАИВАЕМОЙ ПЛАТФОРМЫ NVIDIA JETSON

  • Ю.А. Жуков Балтийский государственный технический университет «ВОЕНМЕХ» им. Д.Ф. Устинова
  • Е.Б. Коротков Балтийский государственный технический университет «ВОЕНМЕХ» им. Д.Ф. Устинова
  • А.В. Мороз Балтийский государственный технический университет «ВОЕНМЕХ» им. Д.Ф. Устинова
Ключевые слова: Гексапод, платформа Стюарта, параллельные роботы, прямая задача кинематики, матрица Якоби, обратная модель динамики, искусственные нейронные сети, встраиваемая система, CUDA, NVIDIA JETSON, Neural Network Toolbox, Matlab

Аннотация

Исследования являются частью актуальных работ, проводимых БГТУ «Военмех» им. Д. Ф. Устинова при финансовой поддержке Министерства образования и науки Россий-ской Федерации по проектированию и созданию прецизионного механизма с параллельной кинематикой типа «гексапод». Появление новых встраиваемых платформ искусственного интеллекта обуславливает интерес инженеров-исследователей к реализации на их основе современных алгоритмов управления робототехническими системами. Целью настоящей работы является получение эффективных нейросетевых решений задач управления гекса-подом для современной встраиваемой вычислительной платформы NVIDIA JETSON. В ра-боте поставлены задачи управления гексаподом, к которым относятся решение прямой и обратной задач кинематики, управление силами в ногах гексапода на основе расчета об-ратной модели динамики, реализующие программную траекторию в декартовых коорди-натах. Предлагается применить нейросетевой подход для решения прямой задачи кинема-тики и аппроксимации обратных матриц Якоби в задаче расчета обратной модели дина-мики. С помощью инструментального пакета Neural Network Toolbox среды Matlab обуче-ны нейронные сети для предложенных алгоритмов. Представлены результаты выбора архитектур нейросетей для решения прямой задачи кинематики с точностью более в 10 раз превосходящей заданную погрешность системы управления гексаподом во всем рабо-чем диапазоне. Показана архитектура нейросети для аппроксимации обратной матрицы Якоби. Дано математическое описание нейросетевых алгоритмов управления. Описан под-ход к созданию программного обеспечения для встраиваемой платформы NVIDIA JETSON. Получена CUDA-реализация разработанных алгоритмов для платформы JETSON TX1, тестирование которых показало трехкратное превосходство параллельных алгоритмов в скорости решения прямой задачи кинематики по сравнению с традиционным итерацион-ным подходом на основе метода Ньютона-Рафсона.

Литература

1. Lung-Wen T. Robot Analysis, The Mechanics of Serial and Parallel Manipulators. New York: Wiley, 1999, 520 p.
2. Merlet J.P. Parallel Robots. Springer, 2006, 420 p.
3. Korotkov E.B., Matveev S.A., YAkovenko N.G. Puti povysheniya kachestvennykh pokazateley sistemy upravleniya mekhanizmom s parallel'noy strukturoy (geksapod, tripod) na baze rossiyskikh i mirovykh dostupnykh elektronnykh komponentov [The paths of increase quality rating of control system of machine with strut-type structure as hexapod and tripod on based russian and global available electronic component], Voprosy radioelektroniki [Questions of ra-dio electronics], 2016, No. 8, pp. 85-91.
4. Artemenko Yu.N., Agapov V.A., Dubarenko V.V., Kuchmin A.Yu. Gruppovoe upravlenie aktuatorami kontrreflektora radioteleskopa [Group control actuators of contraflexure radio telescope], Informatsionno-upravlyayushchie sistemy [Information-control systems], 2012, No. 4, pp. 2-9.
5. Pesternikov A.A., Komarov S.A., Boyko S.O., Kharitonov S.G. Ustroystvo povorota reflektora [The device of rotation of reflector], Reshetnevskie chteniya [Reshetnev's readings], 2010, Vol. 1, No. 14, pp. 80-81.
6. Rybak L.A., Gaponenko E.V., Malyshev D.I. Razrabotka algoritmov i upravlyayushchikh programm dlya realizatsii dvizheniy vykhodnogo zvena robota-geksapoda dlya 3d-pechati pretsizionnykh izdeliy [Development of algorithms and control programs for the implementa-tion of the robot-hexapod output link movements for 3D printing of precision products], Mekhatronika, avtomatizatsiya, upravlenie [Mechatronics, automation, control], 2016, Vol. 17, No. 12, pp. 821-827.
7. Stewart D. A platform with six degrees of freedom, Proc. of the Institution of mechanical en-gineers, 1965, Vol. 180, pp. 371-385.
8. Zhukov Yu.A., Korotkov E.B., Slobodzyan N.S. Sistema upravleniya mekhanizmom s parallel'noy kinematikoy dlya peremeshcheniya bortovykh priborov KLA na baze sovremennogo otechestvennogo radiatsionno-stoykogo mikrokontrollera s protsessornym yadrom Cortex-M4F [Radiation resistant microcontroller with Cortex-M4F core based control system of parallel kinematics mechanism designed for space-craft’s onboard devices move-ments], Voprosy radioelektroniki [Questions of radio electronics], 2017, No. 7, pp. 48-54.
9. Gavrilenko V.A., Zhukov Yu.A., Moroz A.V. Realizatsiya zadach kinematiki na mikroprotsessore ARM-arkhitektury dlya mekhatronnykh sistem upravleniya geksapodom [Kinematics Solutions on the ARM microprocessor for mechatronic control systems of hexa-pods], Voprosy radioelektroniki [Questions of radio electronics], 2016, No. 8, pp. 92-98.
10. Campa R., Bernal J., Soto I. Kinematic Modeling and Control of the Hexapod Parallel Robot, Proceeding of American Control Conference (ACC), 2016, pp. 1203-1208.
11. Cardona M. N. A new Approach for the Forward Kinematics of General Stewart-Gough Plat-forms, Proceedings of the 2015 IEEE Thirty Fifth Central American and Panama Convention (CONCAPAN XXXV), 2015, pp. 1-6.
12. Geng Z., Haynes L. Neural network solution for the forward kinematics problem of a Stewart platform, Proceedings of IEEE International Conference on Robotics and Automation, 1991, Vol. 3, pp. 2650-2655.
13. Choon seng Yee, Kah-bin Lim Forward kinematics solution of Stewart platform using neural networks, Neurocomputing, 1997, Vol. 16, Issue 4, pp. 333-349.
14. Lee Hyung Sang, Myung-Chul Han The estimation for forward kinematic solution of Stewart platform using the neural network, Proceedings of IEEE/RSJ International Conference. Intel-ligent Robots and Systems, 1999, Vol. 1, pp. 501-506.
15. Parikh P.J., Lam S.Y. A Hybrid Strategy to Solve the Forward Kinematics Problem in Parallel Manipulators, IEEE Transactions on Robotics, 2005, Vol. 21, No. 1, pp. 18-25.
16. Rybak L.A., Mamaev Yu.A., Virabyan L.G. Sintez algoritma korrektsii traektorii dvizheniya vykhodnogo zvena robota-geksapoda na osnove teorii iskusstvennykh neyronnykh setey [Cor-rection algorithms synthesis for the motion path of the hexapod robot output link based on the theory of artificial neural networks], Vestnik Belgorodskogo gosudarstvennogo tekhnologicheskogo universiteta im. V.G. SHukhova [Bulletin of Belgorod State Technological University named after. V.G. Shukhov], 2016, No. 12. pp. 142-151.
17. Xinxin Guo, Guixi Ke, Fengwu Zheng, Lijie Zhang Forward Kinematics Analysis of the Stewart Parallel Platform Based on the Elman Recurrent Network, Proceedings of 5th International Con-ference on Intelligent Human-Machine Systems and Cybernetics, 2013, Vol. 2, pp. 175-177.
18. Mohammed A., Li S. Dynamic Neural Networks for Kinematic Redundancy Resolution of Parallel Stewart Platforms, IEEE Transactions on cybernetics, 2016, Vol. 46, Issue 7, pp. 1538-1550.
19. Ramesh Kumar P., Bandyopadhyay B. The forward kinematic modeling of a Stewart platform using NLARX model with wavelet network, Proceedings of 11th IEEE International Confer-ence on Industrial Informatics, 2013, pp. 343-348.
20. Vstraivaemye sistemy [Embedded Systems], Official web site of NVIDIA Corporation, 2018. Available at: https://www.nvidia.ru/autonomous-machines/embedded-systems/ (accessed 05 November 2018).
21. Fu K.S., Gonzalez R.C., Lee C.S. Robotics. Control, Sensing, Vision, and Intelligence. New-York: McGraw-Hill, 1987, 580 p.
22. Dzhukich D.Y., Zhukov Yu.A., Korotkov E.B., Moroz A.V., Slobodzyan N.S. TSifrovoe upravlenie geksapodom na osnove obratnoy modeli dinamiki s realizatsiey na radiatsionno stoykom ARM-mikrokontrollere [Hexapod digital control using the inverse dynamics and it implementation on the radiation-resistant ARM-microcontroller], Voprosy radioelektroniki [Questions of radio electronics], 2018, No. 7, pp. 103-110.
23. Neural Network Toolbox пакет расширения Matlab, Official web site of MathWorks distribu-tor in Russia and the CIS, 2018. 05 ноября. Available at: https://matlab.ru/products/neural-network-toolbox/ (accessed 05 November 2018).
Опубликован
2019-04-04
Выпуск
Раздел
РАЗДЕЛ IV. РЕКОНФИГУРИРУЕМЫЕ И НЕЙРОСЕТЕВЫЕ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ