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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.10
- 수록면
- 1,323 - 1,328 (6page)
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Artificial Intelligence (AI) gives a new way to engineering practices. The inverse kinematics (IK) solutions of a robot manipulator could be done by conventional ways such as geometric, algebraic, or Jacobian methods, which have drawbacks. The different practice that only a few points (training samples) of the end effector are recorded can be planned to operate a manipulator by AI. This practice will no longer need cumbersome IK calculations to plan a manipulator’s motion. In other words, IK analysis is approached by the Artificial Neural Networks (ANN). More training samples and hidden neurons are, better the IK function fitted by ANN performs. However, with a high number of samples and hidden neurons, the procedure becomes impractical. This paper attempts to provide a mathematical framework for a reasonable number of ANN training samples for acceptable operations. The study was applied to a 3 degrees-of-freedom (DOF) manipulator. Mathematical bound estimates, knowing trained points can be almost exactly approximated, are derived between trained and untrained points. Through simulation studies, errors by bound estimates and by ANN were compared. Also, the smallest sample set could be drawn; 20 times greater sampling than an allowable tracking error size was found.
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. PROBLEM FORMULATION
3. ARTIFICIAL NEURAL NETWORK
4. RESULTS AND DISCUSSION
5. CONCLUSIONS
REFERENCES
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