به نام خدا
آیا شما تلگرام دارید و در آن به چت می پردانید دست نگه دارید و وقت خود را تلف نکنید شما می توانید با تلگرام خود کسب درآمد کنید و بدون نیاز به برنامه نویسی ربات تلگرامی طراحی کنید .
این فایل برای شما طراحی شده که بتوانید رباتی را بدون نوشتن و یادگرفتن برنامه نویسی در تلگرام ربات بسازید.(حتی به برنامه نویسی فکر کنید)
این فایل از بهترین آموزش ها برخوردار است و به شما یاد می دهد که چگونه از آن کسب درآمد کنید.
لینک پرداخت و دانلود *پایین مطلب*
فرمت فایل:Word (قابل ویرایش و آماده پرینت)
تعداد صفحه92
ربات ماهی :
رباتهایی که به شکل موجودات دریایی ساخته میشوند در این رده قرار میگیرند. در حقیقت این رباتها الگوی حرکتی خود را از ماهی ها و دیگر موجودات دریایی وام گرفته اند.سیستم جلو برنده این رباتها دقیقا همانند ماهی ها است و با حرکت موجی بدن و دم ربات در درون آب به جلو رانده میشوند. این رباتها عموما به دو روش حرکت میکنند. متداول ترین نوع آنها شبیه به ماهی های قرمز رنگی که به میهمانی هفت سین دعوت میشوند حرکت میکنند، به این معنی که حرکات بدنه و دم ربات در صفحه افقی صورت میگیرد. نوع دیگری شبیه به دلفین حرکت میکند به این معنی که حرکات بدنه ودم ربات در صفحه عمودی صورت می پذیرد. معادلات حرکتی این گونه رباتها به دلیل چگالی ربات در زیر آب بسیار پیچیده می باشد و از نظر ساخت محدودیت های مکانیکی زیادی وجود دارد. این گونه ربات ها دارای سیستم های کنترلی پیشرفته ای می باشند و با توجه به مقدار تواناییهای مکانیکی و الکترونیکی می توانند به عمق بیشتری از آب فرو بروند . معایب این گونه رباتها این است که بایستی تمام تجهیزات در یک محیط کاملا آب بندی قرار گیرد که این کار از انعطاف پذیری ربات میکاهد و کار طراحی را بسیار پیچیده می کند.
ربات مار :
شکل ظاهری این ربات شبیه به مار می باشد و از تعدادی قطعه شبیه به هم تشکیل شده که همانند مار به نرمی حرکت میکند و میتواند در سوراخها و لوله ها به راحتی بخزد. از دیگر مزایای این گونه ربات این است که میتواند حول یک لوله پیچ بخورد، یا اینکه از شیار دیوار بالا برود. به دلیل عرض و ارتقاء کم، این ربات ها میتوانند از مجاری بسیار باریک عبور نمایند. به همین دلایل و نیز پیچیدگی و فراوان بودن ساختار های مکانیکی این روباتها، طراحان آنها با دشواری های فراوانی مواجه میشوند و پس از به پایان رسیدن پروژه طراحی مکانیک متوجه میشوند که فضای بسیار کمی برای قطعات الکترونیکی در روی ربات وجود دارد. معایب این گونه ربات ها این است که بسیار کند حرکت می کنند و کنترل آنها بسیار پیچیده است.
ربات های عنکبودی :
شکل ظاهری این رباتها شبیه به حشرات بخصوص عنکبود است و معمولا دارای 6 یا 8 پا می باشند . در طراحی این رباتها سعی شده از تمامی قابلیتهایی که در یک عنکبود وجود دارد الگو برداری شود. معمولا رباتهایی که با این عنوان ساخته می شوند کاربردی نبوده و بیشتر جنبه تحقیقاتی دارند. طراحی و ساخت بخشهای مکانیکی این گونه رباتها پیچیده نیست ولی کنترل حرکتی آنها بسیار پیچیده میباشد و این باعث شده تا اینگونه رباتها به کندی حرکت کنند . از مزایای حرکتی این گونه رباتها میتوان به مانور در حرکت، بخصوص قدرت حرکت در زوایای مختلف اشاره نمود.
این فایل حاوی مطالب دسته بندی ربات ها و سیستم های کار آنها می باشد که بصورت فرمت پاور پوینت در 30 اسلاید تهیه شده است.
فهرست
مقدمه
تعریف ربات
دسته بندی رباتها
اجزاء اصلی یک ربات
طبقه بندی رباتها
تصویر محیط برنامه
فرمت فایل : word (قابل ویرایش) تعداد صفحات : 60 صفحه
چکیده
این تحقیق الگوریتمی جدید برای مسئله برنامه ریزی مسیرکلی به یک هدف ، برای ربات متحرک را با استفاده از الگوریتم ژنتیک ارائه می دهد .الگوریتم ژنتیک برای یافتن مسیر بهینه برای ربات متحرک جهت حرکت در محیط استاتیک که توسط نقشه ای با گره ها و لینک ها بیان شده است ،بکار گرفته شده است.موقعیت هدف و موانع برای یافتن یک مسیر بهینه در محیط دو بعدی داده شده است .هر نقطه اتصال در شبکه ژنی است که با استفاده از کد باینری ارائه شده است.تعداد ژن ها در یک کروموزوم تابعی از تعداد موانع در نقشه (نمودار)می باشد.
بنابراین از یک کروموزوم با طول ثابت استفاده کردیم.مسیر ربات ایجاد شده ، در مفهوم کوتاهترین مسیر ،بهینه است .ربات دارای محل آغاز و محل هدف تحت فرضیه ای است که ربات از هر محل فقط یکبار می گذرد یا اصلا نمی گذرد.نتایج بدست آمده در شبیه سازی ؛قدرت الگوریتم پیشنهادی را تایید می نماید.
مقدمه
مسئله طراحی مسیر ربات متحرک را می توان بصورت ذیل بیان کرد:
داده های مسئله (محل شروع،محل هدف، نقشه ای دو بعدی مسیرهاکه شامل موانع ساکن می باشد).هدف بدست آوردن یک مسیر بدون تصادم بین دو نقطه خاص در ایفای معیار بهینه سازی با در نظر گرفتن محدودیت ها (به احتمال زیاد:کوتاهترین مسیر)می باشد. مسئله طراحی مسیر از نظر محاسباتی بسیار پر هزینه است.
با اینکه حجم زیادی از تحقیقات برای حل بیشتر این مسائل انجام شده است،با این وجود،روش های معمول ،غیر قابل انعطاف می باشند.
مرور و بازنگری روش های موجود برای حل مسئله طراحی مسیر ،در [1] ارائه شده است . روش های زیادی برای ایجاد یک مسیر بهینه از قبیل برنامه ریزی دینامیک و روش های تبدیل مسافت گزارش شده است .
در روش برنامه ریزی دینامیک اگر نقطه ی شروعSP و نقطه ی هدف GP باشد ، نقطه ی زیر هدف IP است.و روش تولید مسیر ،نحوه تعیین توالی زیر اهداف است که زیر اهداف خود از مجموعه IP (I=1,2,3,…) انتخاب می شوند.ما باید تمام مسیرهای ممکن را بررسی کرده و مسیر با کمترین مقدار هزینه را به عنوان مسیر بهینه انتخاب نمائیم.توان محاسباتی بسیار فراوانی بویژه در محیط های دارای زیر اهداف فراوان مورد نیاز است . در روش تبدیل مسافت ،کارطراحی مسیر ،محیطی را با شبکه یکنواخت می پوشاند و فواصل را از طریق فضای خالی ،از سلول هدف،منتشر می کند.قسمت پیشین موج مسافت ،حول موانع و در نهایت از طریق تمامی فضاهای آزاد در محیط جریان می یابد.برای هر نقطه شروع در محیط نمایانگر محل اولیه ربات متحرک ،کوتاهترین مسیر به مقصد،از طریق رفتن به قسمت پائین و از طریق شیب دارترین مسیر نزولی رسم شده است.با این وجود به هنگام وجود دو سلول یا بیشتر جهت گزینش با همان حداقل تبدیل فاصله ابهام مسیرهای بهینه وجود دارد. دو روش مذکور ملزم توان محاسباتی بسیار بالا در محیطی است که دارای تعداد زیاد اهداف فرعی (زیر اهداف)و موانع است.
محققان روش های فراوان را برای حل مسائل طراحی مسیر ربات های متحرک با وجود موانع ایستا و متحرک بر مبنای soft computing ،بیان کرده اند. soft computing متشکل از منطق فازی،شبکه های عصبی و محاسبات تکاملی است (الگوریتم های ژنتیک و تکاملی GA & EA).تاکنون تلاش های زیادی در استفاده از منطق فازی برای طراحی و برنامه ریزی حرکت ربات متحرک وجود داشته است .اخیرا استفاده از محاسبات تکاملی رواج فراوانی پیدا کرده و در واقع روشی است که به منظور بکارگیری در موقعیت هایی که دانش اولیه راجع حل مسئله وجود نداشته و یا اطلاعات محدود می باشد،قابلیت استفاده به گونه ای موثرتر،عمومی تر و راحت تر را داراست.
الگوریتم های ژنتیکی و تکامکلی نیازمند اطلاعات اشتقاقی یا برآوردهای فرمال اولیه از راه حل نیستند و از آنجائیکه طبیعتا تصادفی می باشند دارای قابلیت جستجوی کل فضای جواب با احتمال بیشتر پیدا کردن بهینه عمومی می باشند.
می توان تحقیق قبلی راجع طراحی مسیر را به صورت یکی از دو روش مقابل طبقه بندی کرد: مبتنی بر مدل و مبتنی بر سنسور .
در حالت مبتنی بر مدل ،مدل های منطقی از موانع شناخته شده ،برای تولید تصادم بدون مسیر بکار گرفته می شوند.در حالیکه در روش مبتنی بر سنسور ، کشف و اجتناب از موانع ناشناخته است.در این مقاله الگوریتمی جدید جهت بدست آوردن مسیر بهینه بر مبنای مدل پیشنهاد شده است.
ادامه مطالب مقاله بصورت ذیل مرتب شده اند :
در بخش 2 ،مقدمه ای مختصر راجع الگوریتم ژنتیک ارائه شده است .در بخش 3 ،فرمول سازی مسئله مورد بررسی واقع شده،در بخش 4 الگوریتم پیشنهادی ، معرفی و در بخش 5 نتایج شبیه سازی نشان داده شده است.
مسئله مسیریابی ربات در چند حالت قابل بررسی است :
در یک مفهوم می توان مسیریابی روبات را در قالب تعقیب خط (عموما مسیری از پیش تعیین شده با رنگ متفاوت از زمینه ) معرفی نمود.روبات هایی با این کاربرد تحت عنوان مسیریاب شناخته می شوند . یکی از کاربرد های عمده این ربات ، حمل و نقل وسایل و کالاهای مختلف در کارخانجات ، بیمارستان ها ، فروشگاه ها ، کتابخانه ها و ... میباشد .
ربات تعقیب خط تا حدی قادر به انجام وظیفه کتاب داری کتابخانه ها می باشد . به این صورت که بعد از دادن کد کتاب ، ربات با دنبال کردن مسیری که کد آن را تعیین میکند ، به محلی که کتاب در آن قرار گرفته می رود و کتاب را برداشته و به نزد ما می آورد .مثال دیگر این نوع ربات در بیمارستان های پیشرفته است ، کف بیمارستان های پیشرفته خط کشی هایی به رنگ های مختلف به منظور هدایت ربات های مسیریاب به محل های مختلف وجود دارد . (مثلا رنگ قرمز به اتاق جراحی یا آبی به اتاق زایمان.) بیمارانی که توانایی حرکت کردن و جا به جا شدن را ندارند و باید از ویلچر استفاده کنند ، این ویلچر نقش ربات تعقیب خط را دارد ، و بیمار را از روی مسیر مشخص به محل مطلوب می برد .
با توجه به وجود موانع (استاتیک و دینامیک) در محیط ،مسیریابی روبات در مفهومی کاربردی تر ،پیمودن مسیر مبدا تا مقصد بدون برخورد با موانع می باشد.مسلما با وجود تعداد زیاد موانع ،تعداد مسیرهای قابل عبور روبات بسیار زیاد خواهد بود و یقینا انتخاب کوتاه ترین مسیر توسط روبات برای حرکت از مبدا به مقصد ،دارای ارزش اجرایی بالایی خواهد بود.در این مقاله چنین مسئله ای مورد بررسی واقع شده است.نقاط مبدا و مقصد و نیز محل موانع به عنوان ورودی داده شده است ،نیز می دانیم موانع ایستا می باشند (در حالت وجود موانع پویا در عین نزدیکی بیشتر به شرایط واقعی ،روش های مورد استفاده بسیار پیچیده خواهند بود)و مسئله در حالت دو بعدی بررسی می شود (روبات بر روی صفحه حرکت می نماید). برای این منظور الگوریتم های مسیریابی با هدف انتخاب کوتاهترین مسیر قابل استفاده می باشند ،الگوریتم هایی که به منظور مسیریابی در شبکه ها قابلیت استفاده دارند.با این وجود در این بررسی از الگوریتم ژنتیک استفاده شده است . همچنین الگوریتم های ژنتیک و نیز دیگر روش های مشابه به منظور بهینه سازی مصرف انرژی روبات ،مسیر تغییر زاویه ازوی روبات ،زمان حرکت روبات و... قابل استفاده می باشند .
GA در سال 1975 توسط Holland بر پایه تقلیدی از تکامل طبیعی یک جمعیت پایه ریزی شد به نحوی که کروموزوم ها به منظور خلق نسل جدید اجازه تولید مجدد داشته و جهت بقاء در نسل آینده به رقابت می پردازند.با گذشت زمان ،بر روی نسل ها ، fitness بهبود می یابد و در نهایت بهترین راه حل قابل حصول است .اولین جمعیت p(0) به طور تصادفی با 0و1 کد می شود در هر نسل ،t، مناسبترین عناصر برای حضور در mating pool انتخاب می شوند و با سه عملگر پایه ای ژنتیک ؛ تولید مثل،ادغام و جهش ؛ جهت تولید نسل جدید تکامل می یابند .بر پایه بقاء بهترین هامی توان نتیجه گرفت کروموزوم های بدست آمده با استفاده از روشی منتخب بهترین کروموزوم ها قابل حصول می باشند.
از جمله مزایای GA که این روش را جهت بکارگیری آن در مورد انتخاب متغیر مناسب می نماید می توان به توانایی پیدا کردن بهینه عمومی با سرعت بالا،امکان جستجو موازی چند نقطه و نیز فرار از بهینه های محلی اشاره نمود.
Procedure
GA
Begin
t=0
initialize p(t)
evaluate p(t)
while not satisfy stopping rule do
begin
t=t+1
select p(t) from p(t-1)
alter(t)
evaluate p(t)
end
end
چنانچه بیان شد عموما تکامل از یک نسل به نسل بعد ،شامل سه مرحله است :ارزیابی تناسب،گزینش و بازآفرینی.
ابتدا ،جمعیت کنونی با استفاده از تابع تکامل تناسب ارزیابی شده و سپس بر اساس مناسب بودنشان طبقه بندی می شوند و در واقع نسل جدید با هدف بهبود و ارتقاء تناسب بوجود می آید.
روش بکار بردن عملگرهای ،تولیدمثل؛جهش و ادغام توسط الگوریتم ژنتیک به شکل زیر است :
در آغاز ، باز آفرینی منتخب ،بر روی جمعیت کنونی بنحوی بکار گرفته می شود که رشته ،تعدادی کپی ،بر اساس مناسب بودن آنها تهیه می کند.این عمل منجر به تولید جمعیت میانی خواهد شد. سپس دوما ،الگوریتم ژنتیک والدین را از جمعیت کنونی با احتمال بیشتر در انتخاب کروموزوم های بهتر گزینش می نماید.این عمل همراه با کمیت تناسب و دسته بندی کروموزوم خواهد بود و نهایتا (سوما)،این الگوریتم فرزندان (رشته های جدید)را از والدین منتخب با استفاده از اپراتورهای ادغام یا جهش بازآفرینی می نماید.اساسا ادغام،شامل تبادل تصادفی بیت هابین دو رشته جمعیت میانی می باشد.در نهایت عملگر جهش ،به طور تصادفی تعدادی از بیت های بین رشته های جدید را تعویض می نماید.این الگوریتم زمانی پایان می یابد که راه حل قابل قبول پیدا شودویا معیار همگرایی ایفا شود و یا وقتی که به تعداد محدود و از پیش تعیین شده تکرار دست یابیم.مشخصه های اصلی الگوریتم های ژنتیک این است که آنها می توانند فضای جستجو را به طور برابر جستجو کنند و نیازی به بهینه سازی تابع برای تمایز گذاشتن یا هرگونه ویژگی یکنواخت ندارند.دقت راه حل اکتسابی به تعداد کد مورد استفاده برای کدگذاری متغیر خاص(طول کروموزوم)بستگی دارد.
لینک پرداخت و دانلود *پایین مطلب*
فرمت فایل:Word (قابل ویرایش و آماده پرینت)
تعداد صفحه64
فهرست مطالب
متشکریم از شما برای انتخاب ربات H120. این راهنما شامل اطلاعاتی است در مورد مشخصات ساختمان، نگهداری و اگاهی در مورد ربات HHI.
پرسنلی که کار آنها تعمیر و نگهداری ربات است باید مقدمه ای برای نصب ربات طرح کنند.
خواهشمندم قبل از آنکه کاری انجام دهید این راهنما را بخوانید.
باید توجه داشت که مندرجات این راهنما تابع تغییرات بیرونی است که باعث بهبود و ترقی می شوند.
اطلاعاتی در مورد نحوه کار و نگهداری ربات.
1-کارگر باید در حین کار از کفش و کلاه ایمنی استفاده نماید.
2-قبل از انجام کار باید هر یکی از محورهای محدو.ده کار ربات چک شوند.
3-باید قبل از انجام کار از خاموش بودن ربات اطمینان داشته باشیم.
4-ممکن است در هنگام کار موتور روشن باشد، در این زمان باید دو نفر با هم کار کنند.
یک نفر باید آماده باشد تا سر وقت stop اضطراری را بفشارد و دیگری باید قبل از حرکت ربات کارش را به پایان برساند.
قبل از کار باید کارگر از ایمنی خطر سیر ربات آگاه باشد.
کارگر برای ایمنی کار ربات و کنترلر باید این راهنما را مطالعه کند.
مشخصات اصلی
در جدول 2-1 مشخصات اصلی نشان داده شده است.