Method of Planning and Coordination of Robot Movement Using Neural Networks for Solution of Dynamic Production Scenarios

Abstract

The purpose of the study is to develop an approach to planning the trajectory of a robot manipulator using an intelligent system based on neural networks. For this purpose, the work considered the processes of planning and deploying the movement of the robot. The analysis of existing methods of planning the movement of robot manipulators and the review of intelligent control systems provided a comprehensive picture of the current state of this issue. A system is proposed that can perceive the environment and controls the movement of the robot by generating correct control commands. For this purpose, 3 tasks were solved, namely, the analysis of the environment in order to determine its features, the determination of the trajectory in order to neutralize the collision, and the determination of controlled influences for the executive bodies in order to implement the movement. The functionality and structure of the neural network for solving each of the tasks is proposed. The proposed approach is compared with existing approaches on key parameters, such as the execution time of the planned movement and the time of calculating the movement trajectory. The results confirmed that the use of neural network to optimize the trajectory and dynamic prediction to avoid obstacles significantly increased the adaptability of the system to the changing conditions of the production environment, which opens up new opportunities for improving automated processes and providing optimal conditions for the functioning of manipulator robots in real-time.

Метою дослідження є розробка підходу до планування траєкторії руху робота-маніпулятора за допомогою інтелектуальної системи на основі нейронних мереж. Для цього в роботі розглянуто процеси планування та розгортання руху робота. Аналіз існуючих методів планування руху роботів-маніпуляторів та огляд інтелектуальних систем керування дозволили отримати вичерпну картину сучасного стану цього питання. Пропонується система, яка може сприймати навколишнє середовище та керувати рухом робота, генеруючи правильні команди керування. Для цього було вирішено три завдання, а саме: аналіз середовища з метою визначення його особливостей, визначення траєкторії з метою нейтралізації зіткнення та визначення керованих впливів для органів виконавчої влади з метою реалізації рух. Запропоновано функціональні можливості та структуру нейронної мережі для вирішення кожного із завдань. Запропонований підхід порівнюється з існуючими підходами за ключовими параметрами, такими як час виконання запланованого руху та час розрахунку траєкторії руху. Результати підтвердили, що використання нейронної мережі для оптимізації траєкторії та динамічного прогнозування для уникнення перешкод значно підвищило адаптивність системи до мінливих умов виробничого середовища, що відкриває нові можливості для вдосконалення автоматизованих процесів та забезпечення оптимальних умов для функціонування роботів-маніпуляторів в режимі реального часу.