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TuongPhuoc Tho (HCMC University of Technology and Education) Nguyen Truong Thinh (HCMC University of Technology and Education) Nguyen Trong Tuan (HCMC University of Technology and Education) Ma Ngoc Thanh Nhan (HCMC University of Technology and Education)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2015
발행연도
2015.10
수록면
790 - 795 (6page)

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Thepaperpropose a methodology using the ability of ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) to solve inverse kinematics problem of Delta parallel robot. A five layer neural network of ANFIS is used to adjust input and output parameters of membership function in a fuzzy logic controller. The hybrid algorithm is used for training this network. In this algorithm, the least square estimation method is applied for the tuning of linear output membership function parameters and the error backpropagation method is used to tune the nonlinear input membership function parameters, it is possible to predict position end-effector exactly against inverse kinematics and reduce mathematical representation of the system. Virtual Reality (VR) is used to simulation trajectory of robot. Computer simulations with Matlab ver. 2013b conducted on 3DOF robot Delta shows the effectiveness of the approach.
#Delta robot #Inverse kinematics #Adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) #Fuzzy control (FC)

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. THE DELTA PRALLEL ROBOT
3. ANFIS (ADAPTIVE NEURO-FUZZYINFERENCE SYSTEM)
4. MODELLING THE DESIGN IN VR
5. SIMULATION AND RESULT
6. CONCLUSION
REFERENCES

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