การออกแบบและทดลองจริงของแขนกลหุ่นยนต์สำหรับเส้นทางการเคลื่อนที่ด้วยการหาค่าเหมาะสมที่สุดแบบหลายฟังก์ชันวัตถุประสงค์
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
การเคลื่อนที่ของแขนกลหุ่นยนต์ (Robot Manipulator) สำหรับหยิบจับสิ่งของนั้น ได้รับความนิยมและถูกใช้ในอุตสาหกรรมมาอย่างยาวนาน งานวิจัยนี้ได้มีวัตถุประสงค์2 ฟังก์ชันวัตถุประสงค์คือ ฟังก์ชันวัตถุประสงค์ที่ 1 คือ ค่าการกระตุก (jerk) ของข้อต่อ (joint) หุ่นยนต์แขนกลรวมน้อยที่สุด และฟังก์ชันวัตถุประสงค์ที่ 2 คือ ตำแหน่งสุดปลายในการหยิบจับวัตถุให้มีตำแหน่งหยิบใกล้วัตถุมากที่สุด โดยได้เปรียบเทียบวิธีการหาค่าเหมาะสมที่สุดแบบหลายฟังก์ชันวัตถุประสงค์จำนวน 3 วิธีการหาค่าเหมาะสมที่สุดคือ 1) การหาค่าเหมาะสมที่สุดของขั้นตอนวิธีการหาค่าเหมาะที่สุดของปลาวาฬแบบหลายฟังก์ชันวัตถุประสงค์ (Multi-objective Whale optimization Algorithm : MOWOA) 2) การหาค่าเหมาะสมที่สุดของขั้นตอนวิธีหมาป่าสีเทาแบบหลายฟังก์ชันวัตถุประสงค์ (Multi-objective Grey Wolf Optimizer: MOGWO) 3) การหาค่าเหมาะสมที่สุดของขั้นตอนของการค้นหาความบรรสานแบบหลายฟังก์ชันวัตถุประสงค์ (Multi-objective Harmony Search Optimization : MOHS) ซึ่งใช้การประเมินสมรรถนะของวิธีการหาค่าเหมาะสมที่สุดโดยใช้ตัวบ่งชี้ขอบหน้าพาเรโต (pareto front indicator) ด้วยวิธีการปริมาตรหลายมิติ (hypervolume : HV) พบว่าค่าปริมาตรหลายมิติที่สูงสุดมีค่าเท่ากับ 192,877.48 ของวิธี MOWOA แสดงว่าวิธีการ MOWOA เป็นวิธีการที่ดีที่สุด และได้ทดลองจริงกับหุ่นยนต์ รุ่น RS020N ของบริษัท Kawasaki สามารถลดการกระตุกจากวิธีการลองผิดลองถูกของหุ่นยนต์จริง (Trial-and-error) ได้ 32.33 %
Article Details
เอกสารอ้างอิง
วโรดม ตู้จินดา. (2559). การวิเคราะห์และควบคุมหุ่นยนต์อุตสาหกรรม = Industrial Robot Analysis
and Control. พิมพ์ครั้งที่ 1. กรุงเทพฯ : สำนักพิมพ์แห่งจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย.
สุจินต์ บุรีรัตน์. (2556). การหาค่าเหมาะที่สุดของระบบทางวิศวกรรมเครื่องกล เล่ม 1.
ขอนแก่น : มหาวิทยาลัยขอนแก่น.
Kasem Nuaekaew, Pramin Artrit, Nantiwat Pholdee, Sujin Bureerat. (2017). Optimal reactive power
dispatch problem using a two-archive multi-objective grey wolf optimizer, Expert Systems
With Application, vol 87. pp. 79-89.
Kittisak Sanprasit. (2020). Multi-Objective Whale Optimization Algorithm of Humanoid Robot
Walking and Carry Objects on inclined planes. International Journal of Mechanical
Engineering and Robotics Research, 9(7), 1031-1042.
Kittisak Sanprasit. (2020). Multi-Objective Optimization Algorithm of Humanoid Robot Walking on a
Narrow Beam. International Journal of Mechanical Engineering and Robotics Research,
(12), 1548-1559.
Reza N.Jazar. (2010). Theory of Applied Robotics. 2nd ed. New York : Springer. Seyedai Mirjalili.
