Управление траекторией движения робота-манипулятора с использованием интеллектуальных методов и предотвращением сингулярностей

Машиностроение и машиноведение

2025. Т. 32. № 2. С. 182-195.

Авторы

Альвардат М. Я.1*, Ал-Аражи Х. М.2**

1. Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, ул. Политехническая, 29, Санкт-Петербург, 195251, Россия
2. Технологический университет, Багдад, Ирак

*e-mail: moh.alwardat@yahoo.com
**e-mail: hassana@mail.ru

Аннотация

Наличие сингулярностей в роботизированных манипуляторах создает значительные трудности в обеспечении стабильности, отслеживания траекторий и точности управления, что может привести к потере управляемости и снижению производительности. В данной статье рассматриваются управление траекторией и реализация передовых интеллектуальных методов управления для предотвращения сингулярных конфигураций в манипуляторах с шестью степенями свободы. Используются пропорционально-интегрально-дифференциальное (ПИД) управление, управление на основе нечеткой логики (НЛУ) и гибридный подход, сочетающий НЛУ и ПИД. Гибридный контроллер НЛУ-ПИД разработан для динамической адаптации параметров управления в реальном времени на основе определения близости к сингулярностям, что повышает способность манипулятора выполнять задачи с высокой точностью и надежностью. Результаты моделирования и сравнительного анализа показывают, что при использовании НЛУ-ПИД средние ошибки отслеживания уменьшаются на 60%, стабильность системы возрастает на 80%, а энергоэффективность повышается на 20% в условиях, порождающих возникновение к сингулярности.

Ключевые слова:

манипулятор, предотвращение сингулярностей, оптимизация траекторий, интеллектуальное управление, ПИД управление, управление на основе нечеткой логики, гибридное управление НЛУ-ПИД

Список источников

  1.  Donelan P.S. Singularities of Robot Manipulators // Singularity Theory and its Applications. 2007, pp. 189–217. DOI: 10.1142/9789812707499_0006
  2.  Asgari M., Bonev I.A., Gosselin C. Singularities of ABB’s YuMi 7-DOF Robot Arm // Mechanism and Machine Theory. 2025. Vol. 205. No. 2: 105884. DOI: 10.1016/j.mechmachtheory.2024.105884
  3.  Slim M., Rokbani N., Neji B., et al. Inverse Kinematic Solver Based on Bat Algorithm for Robotic Arm Path Planning // Robotics. 2023. Vol. 12. No. 2:38. DOI: 10.3390/robotics12020038
  4.  Almarkhi A.A., Maciejewski A.A. Singularity Analysis for Redundant Manipulators of Arbitrary Kinematic Structure // 16th International Conference on Informatics in Control, Automation and Robotics (29-31 July 2019; Prague, Czech Republic). SciTePress; 2019. Vol. 2, pp. 42–49. DOI: 10.5220/0007833100420049
  5.  Zhao H., Zhang B., Yin X., et al. Singularity Analysis and Singularity Avoidance Trajectory Planning for Industrial Robots // China Automation Congress (22-24 October 2021; Beijing, China). DOI: 10.1109/CAC53003.2021.9727497
  6.  Shatnan W.A., Almawlawe M.D.H., Jabur M.A.A.L.A. Optimal Fuzzy-FOPID, Fuzzy-PID Control Schemes for Trajectory Tracking of 3DOF Robot Manipulator // Tikrit Journal of Engineering Sciences. 2023. Vol. 30. No. 4, pp. 46–53. DOI: 10.25130/tjes.30.4.6
  7.  Mirrashid N., Alibeiki E., Rakhtala S.M. Development and Control of an Upper Limb Rehabilitation Robot via Ant Colony Optimization-PID and Fuzzy-PID Controllers // International Journal of Engineering. 2022. Vol. 35. No. 08, pp. 1488–1493. DOI: 10.5829/ije.2022.35.08b.04
  8.  Gaidhane P.J., Adam S. The Enhanced Robotic Trajectory Tracking by Optimized Fractional-Order Fuzzy Controller Using GWO-ABC Algorithm // In book: Kumar R., Ahn C.W., Sharma T.K. et al. (eds) Soft Computing: Theories and Applications. Lecture Notes in Networks and Systems. Vol. 425. Springer, Singapore; 2022, pp. 611–620. DOI: 10.1007/978-981-19-0707-4_55
  9.  Mac T.T., Thanh N.C., Cuong N.C., et al. A Comparison of Fuzzy-PID Controller, Fuzzy Logic Controller and PID Controller of an Autonomous Robot // In: Long B.T., Kim Y.H., Ishizaki K. et al. (eds) Proceedings of the 2nd Annual International Conference on Material, Machines and Methods for Sustainable Development (MMMS2020). Lecture Notes in Mechanical Engineering. Springer, Cham; 2021. pp. 1033–1040. DOI: 10.1007/978-3-030-69610-8_136
  10.  Kovvuru A.K., Dewangan P.D. Design of Fuzzy-PID Controller Using Optimization Technique Based Reduced Order Modelling // 5th International Conference on Energy, Power and Environment: Towards Flexible Green Energy Technologies (15-17 June 2023; Shillong, India). DOI: 10.1109/ICEPE60364.2023.10201513
  11.  Maniha N., Ghani N.M.A., Othman A., et al. Comparative Analysis of PID and Fuzzy Logic Controllers for Position Control in Double-Link Robotic Manipulators // Journal of Intelligent Systems and Control. 2023. Vol. 2. No. 4, pp. 183–196. DOI: 10.56578/jisc020401
  12.  Aly R.H.M., Rahouma K.H., Hussein A.I. Design and Optimization of PID Controller Based on Metaheuristic Algorithms for Hybrid Robots // 20th Learning and Technology Conference (26-26 January 2023; Jeddah, Saudi Arabia), pp. 85-90. DOI: 10.1109/LT.2023.10092348
  13.  Tolossa T.D., Gunasekaran M., Halder K., et al. Trajectory Tracking Control of a Mobile Robot Using Fuzzy Logic Controller with Optimal Parameters // Robotica. 2024. Vol. 42. No. 8, pp. 2801 – 2824. DOI: 10.1017/S0263574724001140
  14.  Al-Momani M.M., Al-Mbaideen A., Al-Odienat A.I., et al. An Optimal Nonlinear Type-2 Fuzzy FOPID Control Design Based on Integral Performance Criteria Using FSM // IEEE Access. 2023. Vol. 11, pp. 53439 - 53467. DOI: 10.1109/ACCESS.2023.3279862
  15.  Chotikunnan P., Chotikunnan R., Nirapai A. et al. Optimizing Membership Function Tuning for Fuzzy Control of Robotic Manipulators Using PID-Driven Data Techniques // Journal of Robotics and Control. 2023. Vol. 4. No. 2, pp. 128-140. DOI: 10.18196/jrc.v4i2.18108 
  16.  Kreutz-Delgado K., Long M., Seraji H. Kinematic Analysis of 7-DOF Manipulators // International Journal of Robotics Research. 1992. Vol. 11. No. 5, pp. 469–481. DOI: 10.1177/027836499201100504 
  17.  Alwardat M.Y., Alwan H.M. Forward and Inverse Kinematics of a 6-DOF Robotic Manipulator with a Prismatic Joint Using MATLAB Robotics Toolbox // International Journal of Advanced Technology and Engineering Exploration. 2024. Vol. 11. No. 117, pp. 1097–1111. DOI: 10.19101/ijatee.2024.111100210 
  18.  Alwardat M.Y., Alwan H.M., Kochneva O.V. Comprehensive Kinematic Analysis for Optimal Performance of a 6-DOF Robotic Manipulator with Prismatic Joint (RRRRRP) // Russian Engineering Research. 2024. Vol. 44. No. 11, pp. 1640–1647. DOI: 10.3103/S1068798X24702691 
  19.  Альвардат М.Я., Ал-Аражи Х.М.А., Мболо О.Э.-Л. Геометрический вывод Якобиана для шести степеней свободы с призматическим сочленением // Робототехника и техническая кибернетика. 2024. Т. 12. № 4. С. 261-269. DOI: 10.31776/RTCJ.12403
  20.  Альвардат М.Я., Мболо О.Э.-Л., Кочнева О.В. и др. Исследование сингулярности роботов-манипуляторов // Автоматизация и современные технологии. 2024. № 4. С. 173–179. DOI: 10.36652/0869-4931-2024-78-4-173-179
  21.  Альвардат М.Я., Мболо О.Э.-Л., Черненькая Л.В. и др. Обзор интеллектуальных методов управления манипуляторами с жесткими звеньями // Автоматизация. Современные технологии. 2023. Т. 77. № 10. С. 466–474. DOI: 10.36652/0869-4931-2023-77-10-466-474

mai.ru — информационный портал Московского авиационного института

© МАИ, 1994-2025