Analysis of robot kinematics and dynamics and application of adaptive control methods

Bu çalışmanın ilk amacı, altı serbestlik dereceli bir manipülatörün ters kinematik ve nonlineer dinamik analizini yapmaktır. Bu nonlineer dinamik modelle bağıntılı olarak çalışmanın ikinci amacı, sistem tanıma amacı ile çok katmanlı (multi-layered), statik bir Neural Netvvork yapısının incelenmesidir. Böylece NN’in genel öğrenme yeteneğinden faydalanarak, manipülatörün nonlineer dinamik karakteristikleri NN’ün parametreleri ile temsil edilir. Bunun dışında, NN’ün daha hızlı işlem yapan Neuro Servo Controller olarak yörünge takibi için kullanılması ise çalışmanın son amacıdır. Bundan önce yapılan çalışmalarda, NN yapısının iki veya üç serbestlik dereceli basit manipülatörlerin kontrolünde kullanılışı ayrıntılı olarak ele alınmıştır. Bu çalışmada ise NN yaklaşımı, altı serbestlik dereceli bir manipülatörün dinamik modeli kullanılarak incelenmiştir.The first aim of this study is to make the inverse kinematic and dynamic analysis of a six degrees of freedom robotic manipülatör. Associated with this nonlinear dynamic model, the second aim is to search for a multi-layered linear, static Neural Network (NN) topology for system identification. Thereby utilizing the off-line general leaming capabilities of NN’s, the nonlinear dynamic characteristics of the manipulators are represented by the parameters of NN. Further on-line implementation of NN as a Neuro Servo Controller for trajectory following with faster computation times is the final goal of this study. In the previous works of others, the implementation of NN strategy to robot control for two or three degrees of freedom simple manipulators have been well studied. In this study, hovvever, the Neural Network approach has been examined using the dynamic model of a six degrees of freedom manipulators