Study and implementation of neural networks and genetic algorithms to solve the inverse kinematics of a 5-DOF robotic manipulator

No presente trabalho é mostrado o estudo e a implementação das Redes Neurais Artificiais, RNA, e Algoritmos Genéticos, AG, para resolução da cinemática inversa de um manipulador robótico com 5 graus de liberdade. Todo manipulador robótico é construído com o objetivo de se realize uma determinada tarefa. Para alcançar esse objetivo é necessário o estudo e o emprego dos seus modelos cinemáticos. A descrição matemática do movimento espacial realizado por cada elo do robô é conhecida como Cinemática que é o estudo do movimento de um corpo ou um sistema de corpos rígidos em relação a um referencial cartesiano fixo ignorando as forças e os momentos que causam tal movimento. Existem dois problemas ao se estudar a cinemática de um robô: o problema da cinemática direta e o problema da cinemática inversa. A cinemática inversa é um ramo com grandes desafios devido as equações não serem lineares, dificultando a determinação de soluções de uma forma fechada. Portanto, diversos pesquisadores, ao longo dos anos, tentam resolver esse problema evitando o uso de inversões de equações. Nesse sentido, o uso das redes neurais artificiais e dos algoritmos genéticos se mostram alternativas atraentes. As soluções encontradas no presente trabalho foram aplicadas a um robô educacional com 5 graus de liberdade composto de seis servomotores controlado por um microcontrolador Arduino Uno. O software MATLAB foi utilizado como ferramenta para o desenvolvimento e a aplicação desses dois métodos.The present work shows the study and implementation of Artificial Neural Networks, ANN, and Genetic Algorithms, AG, to solve the inverse kinematics of a robotic manipulator with 5 degree of freedom. Every robotic manipulator is constructed with the goal of perform a specific task. To reach this goal, the robot needs to track a path, and for that it is necessary the study of its kinematics. The math description of the spatial movement performed by its links is known as kinematics that is the study of the movement of a rigid body or system of rigid bodies in relation to a fixed cartesian reference disregarding the forces and momentums that cause the movement. There are two problems when studying the kinematics: the forward kinematics problem and the inverse kinematics problem. The inverse kinematics is a field of study with challenges due the fact that the equations are not linear which become a problem to obtain closed form solutions. Therefore, many scientists try to solve this problem with methods that do not use equation inversions. In this sense, the use of artificial neural networks and genetic algorithms prove to be interesting alternatives for this purpose. The solutions found in this work were applied to an educational robot platform with 5 degree of freedom and six servomotors controlled by an Arduino Uno microcontroller. The MATLAB software was used as a tool to develop and application of these two methods