Математичне та програмне забезпечення комп’ютеризованих систем автоматичного керування роботизованими механізами на основі нейронних мереж

Abstract

Кваліфікаційна робота присвячена дослідженню автоматичного керування роботизованими механізами. Результатом проведених робіт є змодельоване середовище для навчання інтелектуальних агентів виконання захоплення та підняття об'єктів. Для апробування даної розробки в реальних пристроях необхідно спочатку застосувати будь-які методи або алгоритми по побудові реконструкцій оточення у віртуальному середовищі. Після калібрування та навчання, штучні нейромережі будуть здатні виконувати поставлені завдання у реальному світі. Результати цієї роботи можуть бути використані для навчання реальних роботизованих пристроїв, здатних взаємодіяти з навколишнім середовищем у вигляді різних хапальних механізмів. Розроблена концепція навчання роботизованих механізмів може суттєво розширити спектр завдань, які вирішуються автономними апаратами. У перспективі, на основі отриманих знань можна проектувати складніші роботизовані системи, що виконують завдання з автоматичного сортування та транспортування об'єктів, які проводять асистування на виробництві, в лабораторіях чи побуті, та виконують нешаблонні маніпуляції з об'єктами.

The thesis deals with the study of automatic control of robotic mechanisms. The result of the work is a simulated environment for training intelligent agents to grasp and lift objects. To test this development in real devices, it is necessary to first apply any methods or algorithms for building reconstructions of the environment in a virtual environment. After calibration and training, artificial neural networks will be able to perform tasks in the real world. The results of this work can be used to train real robotic devices capable of interacting with the environment in the form of various grasping mechanisms. The developed concept of training robotic mechanisms can significantly expand the range of tasks solved by autonomous devices. In the future, based on the knowledge gained, it is possible to design more complex robotic systems that perform the tasks of automatic sorting and transportation of objects, provide assistance in production, in laboratories or at home, and perform non-standard manipulations with objects.