Providing Force Control of Robot Hand with Fuzzy Logic Based Decision Support System

Öz

In recent years, It is observed that the studies on robots have increased tremendously by the developing technology. In robotic systems, robotic hand topic is one of the most popular one with its uses in various application areas. When literature studies analyzed, it has been detected that the biggest problem which is encountered in robot hand applications is to control the gripping force of the objects. Therefore the force feedback problem must be solved so that the robot hand can perform the grasping operation without damaging of the objects. In this study, fuzzy logic which is one of the artificial intelligence techniques has been proposed for the solution of the problem of force control. In proposed method, the robot hand determines the grip force by the direction of the signal sent by the user. The force applied to the objects is measured by the sensors in the palm of the system and in the interior of the fingers. And this sensor measurements are used as force feedback. The measured sensor data and the user signal are controlled by a fuzzy logic control system(decision support system) to ensure that the object is grasped in a stable manner by the control system. The control structure which is devoloped, applied in the system that created and it is shown with the study that the user is able to grasp sensitively and decisively  by the direction of the command sent by the user.

Anahtar Kelimeler

• Fuzzy logic,Decision support system,Robot hand,Smart systems,Robotic systems

Bulanık Mantık Esaslı Karar Destek Sistemi ile Robot Elin Kuvvet Kontrolünün Sağlanması

Öz

Son yıllarda gelişen teknoloji ile robotlar üzerine yapılan çalışmaların ciddi oranda arttığı gözlenmektedir. Robotik sistemlerde robot el konusu, farklı ihtiyaçlar doğrultusunda farklı kullanım alanlarına yönelik olarak gelişmeye en açık çalışma alanlarından birisidir. Literatür çalışmaları incelendiğinde, robot el uygulamalarında karşılaşılan en büyük sorunun nesnelerin kavranma kuvvetinin kontrolü olduğu tespit edilmiştir. Bu sebeple robot elin nesnelere zarar vermeden kavrama işlemini gerçekleştirebilmesi için kavrama kuvvetinin kontrol sorunu çözülmelidir. Sunulan çalışmada nesnelere uygulanan kuvvetin kontrolü probleminin çözümü için yapay zeka tekniklerinden biri olan bulanık mantık önerilmiştir. Önerilen yöntemde, robot el kavrama kuvvetini kullanıcının gönderdiği sinyal doğrultusunda belirlemektedir. Sistemin avuç içerisinde ve parmaklarının iç kısımlarında bulunan sensörler vasıtasıyla nesnelere uygulanan kuvvet ölçülmekte ve bu sensör ölçümleri kuvvet geri beslemesi olarak kullanılmaktadır. Ölçülen sensör verileri ve kullanıcı sinyali bulanık mantık kontrolör(karar destek sistemi) ile denetlenerek nesnenin kontrol sistemi tarafından belirlenen kuvvette stabil bir şekilde kavranması sağlanmaktadır. Geliştirilen kontrol yapısı oluşturulan sistemde uygulanmış ve kullanıcıdan gönderilen komut doğrultusunda hassas ve kararlı kavrama yapabildiği sunulan çalışma ile gösterilmiştir.

Anahtar Kelimeler

• Bulanık mantık,Karar destek sistemi,Robot el,Akıllı sistem,Robotik sistemler

Kaynakça

1. [1] Michalec, R. 2011. Modeling and control of multifingered dextrous manipulation for humanoid robot hands. Doctoral dissertation, Université Pierre et Marie Curie-Paris VI.
2. [2] Argonne National Laboratory. 1949. Reactors: Modern-Day Alchemy Argonne National Laboratory. http://www.ne.anl.gov/About/modern-day-alchemy/ , (Erişim Tarihi:14.03. 2017).
3. [3] Devol, J. G. C. 1961 . U.S. Patent No. 2,988,237. Washington, DC: U.S. Patent and Trademark Office.
4. [4] Devol. G. 1959. Robotic Industries Association. “A Trıbute To Joseph Engelberger”. http://www.robotics.org/joseph-engelberger/ about.cfm ( Erişim Tarihi: 14 Mart 2017).
5. [5] Hirose, S., & Umetani, Y. 1978 . The development of soft gripper for the versatile robot hand. Mechanism and machine theory, Cilt. 13(3), s. 351-359. DOI: 10.1016/0094-114X(78)90059-9
6. [6] Bekey, G. A., Tomovic, R., & Zeljkovic, I. 1990. Control architecture for the Belgrade/USC hand. In Dextrous robot handsSpringer, New York, NY. 136-149s.
7. [7] Yan, J., El-Baradie, M. A., & Hashmi, M. S. J. 1992. The development of a robotic compliance control system. International Journal of Machine Tools and Manufacture, Cilt. 32(4), s. 477-486. DOI: 10.1016/0890-6955(92)90039-J
8. [8] Lin, L. R., & Huang, H. P. (1998). NTU hand: A new design of dexterous hands. Journal of Mechanical Design, Cilt. 120(2), s. 282-292. DOI: 10.1115/1.2826970

9. [9] Fukaya, N., Toyama, S., Asfour, T., & Dillmann, R. 2000. Design of the TUAT/Karlsruhe humanoid hand. In Intelligent Robots and Systems (IROS 2000). Proceedings. 2000 IEEE/RSJ International Conference .30 Oct-5 Nov. ,Japan, Vol. 3, pp. 1754-1759.
10. [10] Butterfaß, J., Grebenstein, M., Liu, H., & Hirzinger, G. 2001. DLR-Hand II: Next generation of a dextrous robot hand. In Robotics and Automation, 2001. Proceedings 2001 ICRA. IEEE International Conference on Vol. 1, pp. 109-114.
11. [11] Kawasaki, H., Komatsu, T., & Uchiyama, K. 2002. Dexterous anthropomorphic robot hand with distributed tactile sensor: Gifu hand II. IEEE/ASME transactions on mechatronics, Cilt. 7(3), s. 296-303. DOI: 10.1109/TMECH.2002.802720
12. [12] Pons, J. L., Rocon, E., Ceres, R., Reynaerts, D., Saro, B., Levin, S., & Van Moorleghem, W. 2004. The MANUS-HAND dextrous robotics upper limb prosthesis: mechanical and manipulation aspects. Autonomous Robots, Cilt. 16(2), s. 143-163. DOI: 10.1023/B:AURO.0000016862.38337.f1
13. [13] Zollo, L., Roccella, S., Guglielmelli, E., Carrozza, M. C., & Dario, P. 2007. Biomechatronic design and control of an anthropomorphic artificial hand for prosthetic and robotic applications. IEEE/ASME Transactions On Mechatronics, Cilt. 12(4), s.418-429. DOI: 10.1109/TMECH.2007.901936
14. [14] Liu, H., Meusel, P., Seitz, N., Willberg, B., Hirzinger, G., Jin, M. H., ... & Xie, Z. W. 2007. The modular multisensory DLR-HIT-Hand. Mechanism and Machine Theory, Cilt. 42(5), s. 612-625. DOI: 10.1016/j.mechmachtheory.2006.04.013
15. [15] Kroemer, O. B., Detry, R., Piater, J., & Peters, J. 2010. Combining active learning and reactive control for robot grasping. Robotics and Autonomous Systems, Cilt. 58(9), s.1105-1116. DOI: 10.1016/j.robot.2010.06.001
16. [16] Teng, M. C., Tsai, Y. J., & Hsiao, C. C. 2013. Mechanical Design and Kinematic Analysis of a 10 DOF Robot Manipulator. IFAC Proceedings Volumes, Cilt. 46(5), s.301-306. DOI: 10.3182/20130410-3-CN-2034.00022
17. [17] Chen, W., & Xiong, C. 2016. On adaptive grasp with underactuated anthropomorphic hands. Journal of Bionic Engineering, Cilt. 13(1), s. 59-72. DOI: 10.1016/S1672-6529(14)60160-8
18. [18] Zaidi, L., Corrales, J. A., Bouzgarrou, B. C., Mezouar, Y., & Sabourin, L. 2017. Model-based strategy for grasping 3D deformable objects using a multi-fingered robotic hand. Robotics and Autonomous Systems, Cilt. 95, s. 196-206. DOI: 10.1016/j.robot.2017.06.011
19. [19] Xu, S., Xu, Y., & Xu, X. 2018. Structural design and kinematics analysis of SHU-hand II humanoid robotic hand. In IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 16–17 June, China, Vol. 394, No. 4, p. 042068.
20. [20] Uraz, C., & Macit, Ş. 2018. Electroless Cu Plating on ABS Plastic by Using Environmentally Friendly Chemicals.:Journal of Science and Engineering, Cilt. 20(59), s. 369-375. DOI: 10.21205/deufmd. 2018205930
21. [21] Langevin, G. 2012. Inmoov Open Source 3D printed life-size robot. http://inmoov.fr/hand-and-forarm/ (Erişim Tarihi: 19.03.2018).
22. [22] FSR 402 Data Sheet. 2010. http://www.trossenrobotics.com/productdocs/2010-10-26-DataSheet-FSR402-Layout2.pdf (Erişim Tarihi: 03.06.2018).
23. [23] Türkbey, O. 2003. Çok Amaçlı Makina Sıralama Problemi İçin Bir Bulanık Güçlü Metod: DEÜ Mühendislik Fakültesi, Fen Ve Mühendislik Dergisi,Cilt. 5, s.81-98.
24. [24] Kubat, C. 2014. MATLAB: Yapay Zeka ve Mühendislik Uygulamaları. Pusula yayınları, ISBN: 978-605.
25. [25] Kaftan, İ., Balkan, E., & Şalk, M. 2013. Bulanık Mantık (Fuzzy Logıc) Ve Jeofizikte Kullanım Alanları: Sismoloji Örneği: DEÜ Mühendislik Fakültesi, Fen Ve Mühendislik Dergisi,Cilt. 15(2), s.15-29.
26. [26] Kaufmann, A., & Gupta, M. M. (1988). Fuzzy mathematical models in engineering and management science. Elsevier Science Inc. ISBN: 0444705015