НЕЙРОСЕТЕВОЕ РЕШЕНИЕ ЗАДАЧ УПРАВЛЕНИЯ ГЕКСАПОДОМ ДЛЯ ВСТРАИВАЕМОЙ ПЛАТФОРМЫ NVIDIA JETSON
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
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).