İNSANSI ROBOTLARDA YÜRÜME, MERDİVEN ÇIKMA VE ENGELDEN KAÇMA İÇİN YENİ BİR HAREKET ALGORİTMASININ GELİŞTİRİLMESİ

Abstract

İnsansı robotlar, fiziksel özellikleri bakımından insan fizyolojisine en fazla benzeyen robot platformlarıdır. Bu nedenle insan-robot etkileşimi için genellikle insansı robotlar kullanılmaktadır. Ancak, insansı robotları kontrol etmek insan fizyolojisine olan benzerlikleri nedeniyle oldukça zor bir süreçtir. Bir insansı robotun ideal bir şekilde kontrol edilebilmesi için kinematik ve dinamik analizlerinin gerçekleştirilmesi gerekmektedir. Analizleri gerçekleştirilen robot daha sonra kontrol algoritmaları ile farklı görevler için programlanır. Bu tez kapsamında insansı robotların geometrik özelliklerinden yararlanılarak kinematik hesaplamaları yapılmış, çalışma uzayı elde edilmiştir. Polinom ve Bezier eğri oluşturma yöntemleri ile hareket yörüngeleri oluşturulmuştur. Oluşturulan hareket süresince robotun dinamik analizi ile denge durumu gözlenmiş, Sıfır Moment Noktası (SMN) hesaplanarak yürüme ve merdiven çıkma için en uygun adım mesafeleri hesaplanmıştır. Kinematik ve dinamik hesaplamalar yapılarak Model Öngörülü Kontrol (MÖK) kullanılmış, engelden kaçma için ideal yörünge planlaması yapılmıştır. Deneysel çalışmalar için ROBOTIS OP3 insansı robot platformu kullanılmıştır. Kontrol algoritması Robot İşletim Sistemi (ROS) ortamında geliştirilmiştir. Simülasyon çalışmaları GazeboSim ortamında yapılmıştır. Simülasyon ortamında geliştirilen yürüme ve kontrol algoritmaları doğrudan gerçek robota aktarılmıştır. Robotun eklemlerindeki açılar elde edilmiş ve ideal yörünge başarımı hesaplanmıştır. Yürüme ve merdiven çıkma için geliştirilen hareket yörüngeleri hem simülasyon ortamında ve hem de gerçek OP3 robotu üzerinde uygulanmıştır. SMN hesaplamaları ile robotun devrilmeden hareket başarımı incelenmiştir. Sonuçlar grafikler ile sunulmuştur. Elde edilen sonuçlar ile geliştirilen yörüngelerin ve kontrol algoritmalarının gerçek robot üzerinde başarılı bir şekilde çalıştığı gösterilmiştir.

Humanoid robots are robot platforms that most closely resemble human physiology in terms of their physical properties. Therefore, humanoid robots are generally used for human-robot interaction. However, controlling humanoid robots is very difficult due to their similarity to human physiology. To achieve ideal control of a humanoid robot, kinematic and dynamic analyses must be performed. The analyzed robot is then programmed for different tasks with control algorithms. In this thesis, kinematic calculations were performed using the geometric properties of humanoid robots to obtain the working space. Motion trajectories were generated using Polynomial and Bezier curve generation methods. During the created movements, the balance state of the robot was observed through dynamic analysis, and the ideal step distances for walking and climbing stairs were calculated by determining the Zero Moment Point (ZMP). Thanks to the kinematic and dynamic calculations, Model Predictive Control (MPC) was utilized for obstacle avoidance, enabling ideal trajectory planning. ROBOTIS OP3 humanoid robot was used for the experimental studies. The control algorithm was developed in the Robot Operating System (ROS) environment. Simulation studies were realized in the GazeboSim environment of ROS. The walking and control algorithms developed in the simulation environment were directly transferred to the real robot thanks to ROS. The joint angles of the robot were obtained and the performance of the optimal trajectory was calculated. Motion trajectories developed for walking and climbing stairs were applied both in the simulation environment and on the real OP3 robot. The motion performance of the robot without falling was analyzed using ZMP calculations. The results were presented in figures. The obtained results demonstrated that the developed trajectories and control algorithms work successfully on the real robot.