Çok parmaklı robotik el mekanizmalarında parmak koordinasyonu

Abstract

Robotik alanında yeni çalışma alanlarından biri, çok parmaklı robotik ellerde parmak ayarlamasının yapılması ile koordinasyonlu kavrama işlemidir. Son yirmi yılda, parmakların koordinasyonlu kavrama yapılması üzerine çalışmalar yapılsa da, günümüzde hala karmaşık bir yapıda karşımıza çıkmaktadır. Robot eldeki parmakların nesnelere göre ayarlanması; özellikle farklı yapılardaki, şekillerdeki ve ağırlıklardaki nesnelerin kavranması ve manipülasyonu analizi oldukça zorlayıcı yapıdadır. Çünkü; nesnenin inceliği ya da ağırlığından dolayı kavrama ve manipülasyon işlemi sırasında nesnenin elden kayarak düşme veya nesnenin yapısının bozulması gibi problemler ortaya çıkabilmektedir. Bu tip problemler için Bulanık Mantık ile çıkarım yapılarak, parmak ayarlamaları yapılabilir. Bulanık Mantık, bize içinden çıkamadığımız doğrusal olmayan problemlerin çözümünde, elimizdeki sayısal verilerden problem çözümü için çıkarım yapmamızda bize kolaylık sağlamaktadır. İnsanın kendi oluşturduğu kurallara göre çalışan Bulanık Mantık, insanın kendi düşünce tarzına göre çıkarım yapmaktadır. Yapılan çalışmada; ilk olarak kavraması yapılacak nesneyi, sistemin tanıması, kavrama görevi seçimi ve ilk kavrama hareketinin planlaması için MATLAB üzerinden görüntü işleme yapısı oluşturuldu ve kavramada kaç parmaklı kavrama yapılacağı bilgisi kullanıcıdan alındı. Daha sonra, robot eldeki üç parmağa monte edilen basınç sensörlerinden okunan değerlere göre, MATLAB’de bulunan Bulanık Mantık araç kutusu üzerinden üyelik fonksiyonları ve üyelik dereceleri atandı. Sugeno çıkarım yapısı ve oluşturulan Bulanık kurallar ile servo motorların kontrolü, yani parmakların hareketlerinin ayarlanması yapılmıştır. Servo motorların kontrolü, MATLAB’de oluşutulan Bulanık Mantık Kontrolör aracılığı ile Arduino mikrodenetleyicisi tarafından yapılmıştır. Bu hareket yönlendirmeleri, servo motorların nesneleri kavraması için açılarını Negatif Büyük (−10◦), Negatif Küçük (−5◦) ve Sıfır (0◦) gibi açısal yönlendirmeler olmuştur. Oluşturulan bu sistem birçok kez denendi ve oldukça başarılı kavrama işlemleri gerçekleştirmiştir.

One of the new fields of study in robotics is the coordinated grasping with multi-fingered robotic hands. Although studies have been carried out on the coordination of fingers in the last two decades, it still appears in a complex structure today. Adjusting the fingers on the robot hand to objects, especially grasping and manipulating objects of different structures, shapes and weights, analysis is quite challenging. Because, due to the thinness or weight of the object, problems such as slipping from the hand or deterioration of the structure of the object may occur during the gripping and manipulation process. Finger adjustments can be made for these types of problems by inferring with Fuzzy Logic. Fuzzy Logic, in the solution of non-linear problems that we can’t get out of, it facilitates us in making inferences for problem solving from the numerical data we have. Fuzzy Logic, which works according to the rules created by the human, makes inferences according to the way of thinking of the human. In the study; Firstly, the image processing structure was created via MATLAB for the system to recognize the object to be grasped, the system to recognize the first grasping movement, and the information about how many finger grips will be obtained from the user. Then, Fuzzy Logic membership functions and membership degrees were assigned through the Fuzzy Logic Toolbox in MATLAB, according to the values read from the pressure sensors mounted on the three fingers of the robot hand. With the Sugeno inference structure and the Fuzzy rules created, the control of the servo motors, that is, the adjustment of the movements of the fingers has been made. Servo motors are controlled by Arduino microcontroller via Fuzzy Logic Controller created in MATLAB. These motion directions have been angular directions such as Negative Big (−10◦), Negative Small (−5◦) and Zero (0◦) angles for servo motors to grasp objects. This created system has been tried many times and has performed very successful gripping operations.