Abstract:

Görsel servolama (GS) yaklaşımları içinde görüntü-tabanlı görsel servolama (GTGS) duruş kestirimi gerektirmediğinden robot manipülatörler için popüler GS yaklaşımlarından biridir. Bu popülerliğin yanında GTGS, uygulanması sırasında ise iki temel sorun ile uğraşır: Etkileşim matrisinin tersinin eldesi ve kontrolör için uygun bir sabit kazanç değeri bulunması. GTGS için etkileşim matrisi her ne kadar yalancı tersi ile beraber kullanılsa da tekilliklerin oluşması durumunda kontrol yasası işleyememektedir. Diğer bir taraftan sabit kazanç değeri yakınsama hızı ile sonlandırıcı hızları arasında bir ödünleşmeye sebep olmaktadır. Bu çalışmada bu sorunları çözmek için akıllı bir GTGS sistemi önerilmiştir. Sistemin ilk aşaması olarak eğitilmiş bir yapay sinir ağı (YSA) etkileşim matrisinin tersinin yerini almakta ve tekillik sorunu çözülmektedir. Ayrıca klasik hız kontrolcüsünün sebep olduğu başlangıç hız süreksizliği yararlanılan sürekli hız kontrolcü ile giderilmiştir.  İkinci aşama olarak sabit kazanç yerine bulanık kayan kipten esinlenen ve her çevrimde hata ve hata türevinin değerine göre kazanç hesabı yapan bir bulanık mantık birimi kullanılmıştır. Bu uyarlanabilir kazanç yaklaşımıyla yüksek hız ihtiyacı olmadan hızlı yakınsama sağlanmıştır.

Keywords: