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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:龔彥勲
研究生(外文):Yen-Shiung Kung
論文名稱:CUDA之實數型遺傳演算法於多自由度機械臂的運動規劃
論文名稱(外文):Motion planning for redundant robots using a CUDA-based real-coded genetic algorithm
指導教授:林志哲林志哲引用關係
口試委員:吳建達陳介力
口試日期:2012-07-12
學位類別:碩士
校院名稱:國立臺北科技大學
系所名稱:自動化科技研究所
學門:工程學門
學類:機械工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2012
畢業學年度:100
語文別:中文
論文頁數:86
中文關鍵詞:基因演算法粒子群最佳化演算法GPU(CUDA)運動規劃
外文關鍵詞:Genetic AlgorithmPSO AlgorithmMotion planningGPU(CUDA)
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具贅餘自由度機械臂的運動規劃常是一個有困難度的問題。傳統的運動規劃法因必須求解反矩陣,常會面臨奇異點的問題。在本文中,則是利用順向運動學與最佳控制法,將反向運動學之求解過程化為一個最佳控制之求解過程,避免了因奇異點所造成的問題。在找尋最佳解時,我們必須在一高複雜度的空間中做搜尋,需相當長的計算時間。本篇論文中介紹了利用基因遺傳演算法、粒子群最佳化演算法搭配GPU(CUDA)的計算能力以平行運算方式來加快以上述方法求得機械臂之運動規劃的速度。

Motion planning of redundant robot manipulators is a difficult problems encountered in the field of robotics. In this paper, we use Forward Kinematic and Optimal Control to avoid singularity problem in motion planning that use Inverse Kinematic to compute. It is a large quantity of computing in searching optimal result process, due to this reason, we use Genetic Algorithm and Particle Swarm Optimization Algorithm to reduce complexity and use parallel computing architecture of GPU(CUDA) to improve computing speed.

中文摘要 i
英文摘要 ii
誌謝 iii
目錄 iv
表目錄 vi
圖目錄 ix
第一章 緒論
1.1 前言 1
1.2 文獻回顧 1
1.3 研究動機與目的 2
第二章 CUDA平行運算
2.1 平行運算介紹 3
2.2 CUDA的硬體架構 6
2.3 CUDA的軟體架構 7
2.4 CUDA的程式撰寫 10
第三章 以最佳化搜尋為基礎之順向運動規劃
3.1 D-H座標轉換 20
3.2 反向運動學 21
3.3 順向運動學 23
3.4 擾動法 24
3.5 平行最佳化搜尋之順向運動規劃 25
3.6 基因演算法 25
3.7 粒子群最佳化演算法 29
第四章 問題測試及運算流程配置
4.1 測試環境 32
4.2 運算流程配置 32
4.3 問題說明及計算測試結果 40
4.3.1 平面運動規劃 40
4.3.2 空間運動規劃 53
第五章 結果與討論
5.1 平行化最佳搜尋之順向運動規劃的加速效果 70
5.2 CUDA平行計算效益 71
5.3 基因及粒子群優化演算法目標條件設定 73
5.4 擾動法動態參數調整 73
5.5 未來展望 82


[1]周鵬程,遺傳演算法原理與應用-活用MATLAB,台北:全華圖書股份有限公司,2007,第1-3至2-66頁。
[2]NVIDIA, NVIDIA CUDA Programming_Guide_1.1, 2007.
[3]NVIDIA, NVIDIA CUDA Programming_Guide_2.0, 2008.
[4]NVIDIA, NVIDIA Fermi Compute Architecture Whitepaper, 2009.
[5]NVIDIA, Day1_01_Intro_CUDA_Architecture.
[6]林豐澤,「演化式計算上篇:基因演算法以及三種應用實例」,智慧科技與應用統計學報,第三卷,第一期,2005,第1-28頁。
[7]林豐澤,「演化式計算下篇:基因演算法以及三種應用實例」,智慧科技與應用統計學報,第三卷,第一期,2005,第29-56頁。
[8]林志哲,「具贅餘自由度機械臂之運動規劃與奇異點問題之解決」,大葉學報,第十一卷,第一期,2002,第41-50頁。
[9]Whitney, D. E., “Resolved motion rate control of manipulators and human prostheses”, IEEE Transaction of Man-Machine Systems, 10, 1969,pp. 47-53.
[10]T. Srikanth and Dr V. kamala., “A Real Coded Genetic Algorithm for Optimization of Cutting Parameters in Turning”, International Journal of Computer Science and Network Security, Vol.8 No.6, 2008,pp. 189-193.
[11]Zhi-Hui Zhan, Jun Zhang, Yun Li and Henry Shu-Hung Chung, “Adaptive Particle Swarm Optimization”, IEEE Transactions on Systems, Man, And Cybernetics—Part B: Cybernetics, Vol. 39, No. 6, 2009, pp. 1362-1381
[12]Holland, J. Genetic algorithm and the optimal allocation of trials. SIAM Journal on Computing, Vol 2(1), 1973, pp. 88-105.
[13]Chieh-Li Chen and Chih-Jer Lin, “Motion planning of redundant robots,” Journal of Robotics System, Vol.14, No.12, 1997, pp.839-850.
[14]C-L Chen and C-J Lin, “Motion planning of redundant robot manipulators using constrained optimization: a parallel approach,” Proc. Instn. Mech. Engrs. (ImechE), Vol. 212, Part.I, 1998, pp.281-292.
[15]何柏諺,「具八個自由度機械臂之設計與運動分析」,中國機械工程學會100年度暨第28屆全國學術研討會,台中,2011,B07-012。
[16]J. Kennedy and R. C. Eberhart, “Particle swarm optimization,” Proc. IEEE Int. Conf. on Neural Networks, Perth, Australia, vol. 4, 1995, pp. 1942-1948.
[17]R. C. Eberhart and Y. Shi, ” Comparing Inertia Weights and Constriction Factors in Particle Swarm Optimization”, Evolutionary Computation, 2000. Proceedings of the 2000 Congress on, Vol. 1, 2000, pp. 84-88.
[18]黃振家,整合壓電平台與龍門平台之精密定位控制,碩士論文,大葉大學機電自動化研究所,彰化,台灣。
[19]李宗澤,往復搜尋式粒子群最佳化演算法,碩士論文,國立台灣海洋大學資訊工程研究所,基隆,台灣。


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