DÖRT SERBESTLİK DERECELİ ROBOT KOLU TAŞIYAN İKİ VE ÜÇ MAFSALLI DÖRT BACAKLI ROBOTLARIN KİNEMATİĞİ, DİNAMİĞİ, PID VE BULANIK MANTIK KONTROLÜ

Abstract

Robotların kontrol yöntemleri, uygulamalarda önemli rol oynamaktadır. Robotların kontrolü üzerine birçok yöntem geliştirilmiştir. Bu yöntemler, çevremizde birçok robotun ortaya çıkmasına neden olmuştur. Bunlara örnek olarak yılan, köpek, kertenkele ve sinek gibi yüksek görev kapasitelerine sahip robotlar verilebilir. Bu çalışmada, iki ve üç mafsallı dört bacaklı robot ile dört serbestlik dereceli robot kol Matlab Simulink ortamında Simscape kütüphanesi kullanılarak tasarlanmıştır. İlk olarak, Denavit-Hartenberg yöntemiyle robotların düz kinematik analizleri elde edilmiştir. Elde edilen düz kinematik analiz kullanılarak robotların ters kinematik analizi yapılmıştır. Daha sonra, Lagrange-Euler denklemiyle eklemlerin torklarını hesaplayan tüm denklemler çıkartılmıştır. Tüm eklemler PID kontrollü motor modelli olarak eklenmiştir. Robotların eklem pozisyonu PID ve bulanık mantık kullanılarak kontrol edilmiştir. Hangi kontrol sisteminin robotlar için en uygun olduğunu belirlemek amacıyla testler yapılmıştır. Son olarak, gerçekleştirilen robot tasarımlarına yörünge planlaması eklenmiş ve robotlar hareket ederken en uygun yörüngenin belirlenmesi sağlanmıştırControl methods of robots play an important role in applications. Many methods have been developed on the control of robots. These methods have led to the emergence of many robots around us. Examples of these are robots with high task capacities such as snakes, dogs, lizards and flies. In this study, a two and three articulated four-legged robot and a four degree of freedom robot arm are designed in Matlab Simulink environment using Simscape library. Firstly, the flat kinematic analyses of the robots were obtained using the Denavit-Hartenberg method. The inverse kinematic analysis of the robots was performed using the obtained straight kinematic analysis. Then, all equations that calculate the torques of the joints with the Lagrange-Euler equation were extracted. All joints were added with PID controlled motor models. The joint position of the robots was controlled using PID and fuzzy logic. Tests were performed to determine which control system is the most suitable for the robots. Finally, trajectory planning was added to the robot designs and the optimal trajectory was determined while the robots were moving.