I nte rna t io na l J o urna l o f   Ro bo t ics a nd   Aut o m a t io n   ( I J RA )   Vo l.   6 ,   No .   1 Ma r ch   2 0 1 7 ,   p p .   1 ~1 4   I SS N:  2089 - 4 8 5 6 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /i j r a. v 6 i1 . p p 1 - 14          1       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ia e s jo u r n a l.c o m/o n lin e/in d ex . p h p /I J RA   Ro bo tic  Ar m   M o v e m en O pti m i z a tion  U sing  Sof C o m put ing       Su re nd er   K u m a r 1 ,   K a v it a   R a ni 2 ,   V.   K .   B a ng a 3     1, De p a rtm e n o f   El e c tro n ics   E n g in e e rin g ,   S ECG ,   M o h a li ,   P u n jab ,   In d ia   De p a rtm e n o f   Co m p u ter S c ien c e ,   G NK G C,   G o ra y a   P u n jab ,   In d ia       Art icle  I nfo     AB ST R AC T     A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Sep   2 0 ,   2 0 1 6   R ev i s ed   Dec   22 ,   2 0 1 6   A cc ep ted   J an   6 ,   2 0 1 7       Ro b o ts  a re   c o m m o n ly   u se d   in   in d u str ies   d u e   to   th e ir  v e rsa ti li ty   a n d   e ff ici e n c y .   M o st  o f   th e m   o p e ra ti n g   in   th a sta g e   o f   th e   m a n u fa c tu rin g   p ro c e ss   w h e re   th e   m a x i m u m   o f   ro b o a r m   m o v e m e n is  u ti li z e d .   T h e re f o re ,   th e   ro b o ts   a r m   m o v e m e n o p ti m iza ti o n   b y   u sin g   se v e r a tec h n iq u e is  a   m a in   f o c u f o r   m a n y   re se a rc h e rs   a s   w e ll   a m a n u f a c tu re r.   T h e   ro b o a r m   o p ti m iz a ti o n   is  T h is  p a p e p r o p o se a n   a p p r o a c h   to   o p ti m a c o n tro f o m o v e m e n a n d   traje c to ry   p lan n in g   o f   v a rio u d e g re e   o f   f r e e d o m   in   ro b o u sin g   so f c o m p u ti n g   tec h n i q u e s.  A lso   e v a lu a ted   a n d   sh o w   c o m p a ra ti v e   a n a ly sis  o v a rio u s d e g re e   o f   f re e d o m   in   ro b o ti c   a rm   to   c o m p e n sa te t h e   u n c e rt a in ti e s li k e   m o v e m e n t,   f rictio n   a n d   se tt li n g   ti m e   in   ro b o ti c   a rm   m o v e m e n t.   Be f o re   o p ti m iza ti o n ,   re q u ires   to   u n d e r sta n d   th e   ro b o t' a rm   m o v e m e n i. e .   it k in e m a ti c b e h a v io r.   W it h   th e   h e lp   o f   g e n e ti c   a lg o rit h m a n d   th e   m o d e jo in ts ,   t h e   ro b o t ic  a rm   m o v e m e n is  o p ti m ize d .   T h e   re su lt o f   r o b o ti c   a rm   m o v e m e n is  o p ti m a a a ll   p o ss ib le  in p u v a lu e s,  re a c h e th e   tar g e p o siti o n   w it h in   th e   sim u latio n   ti m e .   K ey w o r d :   A r ti f icial  i n tel lig e n ce   Fu zz y   lo g ic   Gen etic  al g o r ith m     Kin e m atic s   Neu r al  n et w o r k s   R o b o tics   ar m     Co p y rig h ©   2 0 1 7   In stit u te o A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e   Al rig h ts  re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   V.   K.   B an g a   Dep ar te m en t o f   E lectr o n ics E n g i n ee r i n g ,   AC E T ,   Am r it s ar ,   P u n j ab   T ec h n ical  U n iv er s it y ,   P u n j ab ,   I n d ia.   E m ail:  v ij a y k u m ar . b an g a @ g m ail. co m ,   p r in c ip al@ ac eted u . in       1.   I NT RO D UCT I O N     I n   th e   ea r l y   1 9 6 0 s ,   th i n d u s tr ial  r ev o lu tio n   p u i n d u s tr ial  r o b o ts   in   t h f ac to r y   to   r elea s t h h u m a n   o p er ato r   f r o m   r is k y   a n d   h ar m f u tas k s .   T h ap p ea r an ce   an d   ca p ab ilit ies  o f   r o b o ts   v ar y   v as tl y ,   all  r o b o ts   s h ar e   th f ea t u r es  o f   m ec h an ica l,  m o v ab l s tr u ct u r u n d er   s o m f o r m   o f   a u to n o m o u s   co n tr o l   [ 8 ] [ 1 5 ] .   T h k in e m at ic  ch ai n   w h ich   i s   f o r m ed   o f   lin k s   ( its   b o n es),   ac tu ato r s   ( its   m u s cle s )   an d   j o in ts   w h ic h   ca n   allo w   o n e   o r   m o r d eg r ee s   o f   f r ee d o m .   Mo s co n te m p o r ar y   r o b o ts   u s o p en   s er ial  ch ai n s   i n   w h i c h   ea ch   li n k   co n n ec t s   th o n b e f o r to   th o n a f te r   it.  T h ese  r o b o ts   ar ca lled   s er ial  r o b o ts   an d   o f ten   r ese m b le  th h u m a n   ar m .   So m r o b o ts ,   s u c h   as   th e   Ste w ar p lat f o r m ,   u s clo s ed   p ar a llel  k in e m atic   ch a in s .   T h m e ch an ica s tr u ct u r o f   r o b o t m u s t b c o n tr o lled   to   p er f o r m   tas k s .   T h co n tr o l o f   r o b o t in v o l v es  th r ee   d i s ti n ct   p h ases   -   p er ce p tio n ,   p r o ce s s in g   a n d   ac tio n .   Sen s o r s   g i v i n f o r m atio n   ab o u th r o b o its elf   ( th p o s it io n   o f   it s   j o in ts ) .   Usi n g   s tr ateg ie s   f r o m   t h f ield   o f   co n tr o th eo r y ,   th i s   i n f o r m atio n   i s   p r o ce s s ed   to   ca lcu late   th e   ap p r o p r iate  s ig n als   to   th ac tu a to r s   ( m o to r s )   w h ic h   m o v t h m ec h a n ical  s tr u ct u r e.     T h co n tr o l o f   r o b o t in v o lv e s :   O ute Sp a ce Ma n ip u lat iv e   a r m s   th at   ar co n tr o lled   b y   h u m a n   ar u s ed   to   u n lo ad   th e   d o ck in g   b a y   o f   s p ac e   s h u ttle s   to   lau n ch   s atellite s   o r   to   co n s tr u ct  s p ac s tat io n   T he  I nte llig ent   H o m e:   Au to m ated   s y s te m s   l ik h o m s ec u r it y ,   e n v ir o n m e n tal  co n d itio n s   a n d   en er g y   u s ag e   ar p r p r o g r am m ed   to   ac tiv at e.   T h is   ass is t s   o cc u p an t s   ir r es p ec tiv o f   t h eir   s tate  o f   m o b ili t y .   E x plo ra t io n:   R o b o ts   ca n   m o n ito r   v o lcan o ,   o ce an s   an d   p lan e tar y   ex p lo r atio n .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 9 - 4856   IJ RA    Vo l.  6 ,   No .   1 ,     Ma r ch   2 0 1 7   :   1     14   2   M ilita r y   Ro bo t s :   A ir b o r n r o b o as  d r o n es  ar u s ed   f o r   s u r v eil lan ce   in   to d a y ' s   m o d er n   ar m y .   I n   t h f u tu r e   au to m ated   air cr af t a n d   v e h icle s   co u ld   b u s ed   to   ca r r y   f u e l a n d   a m m u n it io n   o r   clea r   m in e f i eld s .   F a r m s :   Au to m ated   h ar v ester s   ca n   cu t   an d   g ath er   cr o p s .   R o b o tic  d air ies  ar av ailab le  all o w i n g   o p er ato r s   to   f ee d   an d   m i lk   t h eir   co w s   r e m o tel y .   T he  Ca I n du s t ry :   R o b o t a r u s ed   in   t h ca r   m a n u f ac t u r i n g   w eld i n g ,   c u tti n g ,   li f t in g ,   s o r ti n g   a n d   b en d in g .   H o s pita ls :   Un d er   d ev elo p m e n is   r o b o tic  s u it  t h at  w i ll  e n a b le  n u r s es  to   li f p atie n t s   w it h o u d a m a g i n g   th eir   b ac k s .       2.   RO B O T I CS A RM   A   r o b o tic  ar m   is   r o b o tic  m a n ip u lato r   h a v i n g   s i m i lar   f u n cti o n s   to   h u m a n   ar m .   T h lin k s   o f   s u ch   a   m an ip u lato r   ar co n n ec ted   b y   j o in ts   allo w i n g   eit h er   r o tatio n al  m o tio n   ( s u ch   a s   i n   an   a r ticu lated   r o b o t)   o r   tr an s latio n al  ( li n ea r )   d is p lace m en t.  T h li n k s   o f   t h m a n ip u lato r   ca n   b co n s id er ed   to   f o r m   a   k i n e m atic   ch ai n   [1 ] [ 9 ] .   T h en d   o f   th k i n e m atic  ch ai n   o f   t h m a n ip u lato r   is   ca lled   th en d   e f f ec to r   an d   it  is   an alo g o u s   to   t h e   h u m a n   h an d .   T h en d   e f f ec t o r   ca n   b d esig n ed   to   p er f o r m   a n y   d es ir ed   task   s u ch   a s   w eld i n g ,   g r ip p in g ,   s p in n in g   e tc. ,   d ep en d in g   o n   th e   ap p licatio n   s u c h   a s   w e ld in g   an d   p ar ts   r o tatio n   a n d   p lace m e n d u r i n g   ass e m b l y .   R o b itic  ar m   w it h   s e v en   d eg r ee s   o f   f r ee d o m   a s   s h o w n   i n   Fi g u r 1 .           Fig u r 1 .   R o b itic  ar m   w it h   s ev en   d eg r ee s   o f   f r ee d o m   [ 1 ]       R o b o ar m s   ar ca teg o r ized   b y   t h n u m b er   o f   co n tr o lled   d eg r ee   o f   f r ee d o m   ( DOF)   t h e y   c an   ex ec u te.   T h is   n u m b er   is   eq u al  to   th s u m   o f   th DOF  o f   ea c h   o f   r o b o ar m s   in d iv id u al  j o in ts .   Gen er all y   t h ese  w il l   b eith er   Hi n g e   j o in ts   o r   P iv o j o in ts ,   b o th   o f   w h ich   ar o n l y   ca p ab le  o f   r o tatio n   ab o u s in g   T h n u m b er   o f   DOF  t h at   m an ip u lato r   p o s s ess es   is   t h n u m b er   o f   i n d ep en d en t   p o s itio n   v ar iab les   t h at   w o u ld   h a v to   b e   s p ec if ied   in   o r d er   to   lo ca te  al p ar ts   o f   th m ec h a n is m .   I n   o th er   w o r d s ,   it  r ef er s   to   th n u m b er   o f   d if f er en t   w a y s   i n   w h ic h   r o b o ar m   ca n   m o v [ 8 ] .   A   n o r m al  h u m a n   ar m   is   r ed u n d an i n   t h at  it  h a s   s ev e n   DO F.  T h e   s h o u ld er   g iv e s   p itch ,   y a w   an d   r o ll.  T h elb o w   al lo w s   f o r   p itc h .     T h w r i s allo w s   f o r   p itch   an d   y a w .   An d   th elb o w   a n d   w r i s to g et h er   allo w   f o r   R o ll.  I n   T w o   Di m e n s io n al  ( 2 - D)   s p ac ( li k tab le - to p   o r   th f lo o r )   th e r ar th r ee   Deg r ee s   o f   Fre ed o m .   T h ese  in cl u d e   d is p lace m e n alo n g   th an d   ax es,  p lu s   r o tatio n .   I n   T h r ee   Di m en s io n a ( 3 - D)   s p ac th er ar s ix   d eg r ee s   o f   f r ee d o m .   T h ese  co n s is o f   d is p lace m e n alo n g   th r ee   p er p en d icu lar   a x e s   ( X,   Y,   a n d   Z ) ,   an d   r o tatio n   ab o u th o s s a m ax e s .     H ea v e : M o v in g   u p   an d   d o w n     Su rg e : M o v i n g   f o r w ar d   an d   b ac k w ar d     Sw a y : M o v in g   le f t a n d   r ig h R o tatio n s   Ya w T u r n in g   lef t a n d   r ig h t f li g h   Ro ll : T ilti n g   s id to   s id   P it ch : T ilti n g   f o r w ar d   an d   b ac k w ar d     R o b o tic  A r m   s tr u ct u r e   Ca rt esia Ro bo t /G a ntr y   R o bo t Used   f o r   p ick   an d   p la ce   ap p licatio n   o f   s ea la n t,  a s s e m b l y   o p er atio n s ,   h an d li n g   m ac h i n to o ls   an d   ar w eld in g .   I t's   r o b o w h o s ar m   h as  th r ee   p r is m atic  j o in ts ,   w h o s ax es  ar co in cid en w it h   C ar te s ian   co o r d in ato r .   Cy lin drica Ro bo t U s ed   f o r   ass e m b l y   o p er atio n s ,   h a n d li n g   at  m ac h i n to o ls ,   s p o w eld i n g ,   an d   h a n d lin g   a t   d ie - ca s ti n g   m ac h i n es.  I t ' s   r o b o w h o s a x es  f o r m   c y lin d r ical  co o r d in ate  s y s te m .   Sp herica Ro bo t /Po la Ro bo t   ( s uch  a s   t he  Un m a t ed) Us ed   f o r   h an d lin g   at  m ac h i n to o ls ,   s p o w eld in g ,   d ie - ca s ti n g ,   f ett lin g   m ac h in e s ,   g as  w eld i n g   a n d   ar w eld i n g .   I t' s   r o b o w h o s ax e s   f o r m   p o lar   co o r d in ate   s y s te m   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IJ RA   I SS N:  2089 - 4856       R o b o tic  A r Mo ve men t O p timiz a tio n   u s in g   S o ft C o mp u tin g   ( S u r en d er K u ma r )   3   SCARA  Ro bo t Used   f o r   p ick   a n d   p lace   ap p licatio n   o f   s ea lan t,  a s s e m b l y   o p er atio n s   a n d   h a n d lin g   m ac h i n e   to o ls .   I t' s   r o b o w h ich   h as t wo   p ar alle l r o tar y   j o in ts   to   p r o v id co m p lia n ce   in   p lan e.     Art icula t ed  Ro bo t Used   f o r   ass e m b l y   o p er atio n s ,   d ie - ca s t in g ,   f ettl in g   m ac h i n es,  g as  w e ld in g ,   ar w eld in g   an d   s p r a y   p ai n ti n g .   I t 's  r o b o w h o s ar m   h a s   at  lea s t h r ee   r o tar y   j o in ts .   I i s   m o s w id el y   u s ed   i n   t h e   in d u s tr y .           Fig u r 2 .   A r tic u late  r o b o t   [ 1 5 ]       A   r o tar y   j o in is   co n n ec tio n   b et w ee n   t w o   o b j ec ts ,   th ab ilit y   to   r o tate  o r   h av m o v e m e n t   u p   to   3 6 0   d eg r ee s .   Mo s o f   th ti m th e s t w o   o b j ec ts   th at  ar co n n ec ted   to g eth er   ar cy li n d r ical.   T h co n n e ctio n   g i v e s   b o th   o b j ec ts   in cr ea s ed   ca p ab il ities   to   p er f o r m   w o r k   f u n ctio n s .   A r tic u lated   r o b o ts   as sh o w n   in   Fi g u r 2   u s u al l y   h av s ev er al  o f   t h ese  co n n ec t io n s   w h ic h   g i v e s   th e m   g r e at  d ea o f   f le x ib ilit y   i n   p er f o r m in g   w o r k   d u ties .   E ac h   j o in th at  r o b o tic  h as   r ep r esen ts   an   i n cr ea s i n   f r e ed o m   to   p er f o r m   tas k s .   T h er is   n o   li m it  to   th e   n u m b er   o f   r o tar y   j o in ts   t h at   ar ticu lated   r o b o ts   ca n   h a v a n d   r o b o tic  m a y   h av e   o th er   t y p es  o f   j o in ts   to   in cr ea s it s   ca p ab ilit y   ev e n   m o r [ 1 5 ] [ 2 0 ] .   P a ra llel  Ro bo t Used   f o r   m o b ile  p latf o r m   h an d li n g   co ck p i f lig h t   s i m u lato r s .   I t 's  a   r o b o w h o s ar m s   h a v e   co n cu r r en t p r is m atic  o r   r o tar y   j o in ts .     Ant hro po m o r ph ic  Ro bo t S h ap ed   in   w a y   t h at  r ese m b les   h u m a n   h a n d ,   i.e .   w it h   i n d ep en d en f in g er s   a n d   th u m b s .       3.   O P T I M I SAT I O N   Op ti m izati o n   is   o f   g r ea i m p o r tan ce   f o r   th e n g in ee r s ,   s cie n t is ts   a n d   m an a g er s   a n d   it  i s   an   i m p o r tan t   p ar o f   t h d es ig n   p r o ce s s   f o r   all  d is cip li n e s .   T h o p ti m a l   d esig n   o f   a   m ac h in e,   th e   m in i m u m   p a th   f o r   m o b ile  r o b o an d   th o p ti m al  p lace m en o f   f o u n d atio n   ar a ll  o p ti m izatio n   p r o b l e m s .   A   co n s tr ai n ed   o p tim izatio n   p r o b le m   h as  t h r ee   m ai n   ele m e n t s d esi g n   v ar ia b les,  co n s tr ai n ts   a n d   o b j ec tiv f u n ctio n / f u n ctio n s .   Desig n   v ar iab les  ar i n d ep en d en v ar iab les  o f   th Ser ia an d   P ar allel  R o b o Ma n ip u lato r s Ki n e m at ics,  D y n a m ic s ,   C o n tr o a n d   Op ti m izatio n   o b j ec tiv f u n ctio n   a n d   ca n   ta k co n t in u o u s   o r   d i s cr ete  v al u e s .   T h r an g e s   o f   th e s v ar iab les  ar g iv e n   f o r   t h p r o b le m s .   C o n s tr ain ts   ar th e   f u n ctio n s   o f   d e s ig n   v ar iab les  a n d   li m it   t h s ea r c h   s p ac e.   T h o b j ec tiv f u n ctio n   is   t h e   m ain   f u n ctio n   d ep en d en t   o n   t h d e s ig n   v ar iab les.  I f   t h er e   is   m o r th a n   o n o b j ec tiv f u n ctio n ,   th p r o b le m   is   ca lled   m u lti - o b j ec tiv o p ti m izatio n   p r o b le m .       4.   K I NE M AT I CS   I ( f r o m   Gr ee k   κιν εῖν ,   k in ei n ,   to   m o v e)   is   t h b r an ch   o f   class ical  m ec h an ic s   t h at  d esc r ib es  th e   m o tio n   o f   b o d ies  ( o b j ec ts )   an d   s y s te m s   ( g r o u p s   o f   o b j ec ts )   w it h o u co n s id er atio n   o f   t h f o r ce s   th at  ca u s t h m o tio n .   K in e m atic s   i s   n o to   b co n f u s ed   w i th   an o t h er   b r an ch   o f   c lass ical  m ec h a n ic s a n al y tical  d y n a m ic s   ( th s tu d y   o f   th r elatio n s h ip   b et w ee n   t h m o tio n   o f   o b j ec ts   an d   its   ca u s es),   s o m eti m es  s u b d iv id ed   in to   k in e tics   ( th s tu d y   o f   th r elat io n   b et w ee n   ex ter n al  f o r ce s   a n d   m o tio n )   an d   s tatic s   ( th s t u d y   o f   t h r elatio n s   in   s y s te m   at   eq u ilib r i u m ) .   Ki n e m a tics   al s o   d if f er s   f r o m   d y n a m ics a s   u s ed   in   m o d er n - d a y   p h y s ics to   d escr ib e   ti m e - e v o lu tio n   o f   s y s te m   [ 1 ] .   Kin e m a tics   i s   t h p r o ce s s   o f   ca lc u lati n g   th p o s itio n   i n   s p ac o f   th e n d   o f   a   lin k ed   s tr u ct u r e,   g i v e n   th a n g les o f   all  t h j o in ts .   I t is ea s y ,   an d   th er is   o n l y   o n s o lu tio n .     I n v er s Ki n e m atics  d o es  th r ev er s e.   Giv e n   t h en d   p o in o f   th s tr u ct u r e,   w h at  an g le s   d o   th j o in ts   n ee d   to   b in   th ac h iev t h a en d   p o in t.  I ca n   b d if f icu l t,  an d   th er ar u s u all y   m an y   o r   in f in ite l y   m an y   s o lu tio n s .   T h is   p r o ce s s   ca n   b e   ex tr e m el y   u s e f u i n   r o b o tics .   Yo u   m a y   h av e   r o b o tic  ar m   w h ic h   n ee d s   to   g r ab   an   o b j ec t   as  s h o w n   i n   Fig u r 3 .   I f   th s o f t w ar k n o w s   w h er th o b j ec is   in   r elatio n   to   th s h o u ld er ,   it  s i m p l y   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 9 - 4856   IJ RA    Vo l.  6 ,   No .   1 ,     Ma r ch   2 0 1 7   :   1     14   4   n ee d s   to   ca lcu late  t h an g les  o f   th j o in ts   to   r ea ch   it.  T h s i m p le s ap p licatio n   o f   k i n e m atics  is   f o r   p ar ticle  m o tio n ,   tr a n s latio n al  o r   r o tatio n al  [ 7 ] .   T h n ex le v el  o f   c o m p le x it y   co m e s   f r o m   t h i n tr o d u ctio n   o f   r i g id   b o d ies,  w h ic h   ar co llectio n s   o f   p ar ticl es   h a v i n g   ti m e   in v ar ian d i s ta n ce s   b et w ee n   th e m s elv es.   R i g id   b o d ies  m i g h t   u n d er g o   tr an s latio n   an d   r o tatio n   o r   co m b i n atio n   o f   b o th .   A   m o r co m p licated   ca s is   t h k i n e m atic s   o f   s y s te m   o f   r ig id   b o d ies,  w h ich   m a y   b lin k ed   to g et h er   b y   m ec h a n ical  j o in ts .     F o rwa rd  K ine m a t ics T h f o r w ar d   k in e m atic  i s   th a th e   p o s itio n s   o f   p ar ticu lar   p ar ts   o f   th m o d el  at  a   s p ec if ied   ti m ar ca lcu lated   f r o m   t h p o s itio n   an d   o r ien tati o n   o f   th o b j ec t,   to g eth er   w i th   an y   in f o r m a tio n   o n   th j o in ts   o f   an   ar tic u lated   m o d el.   I f   th e   o b j ec to   b an im ated   is   an   ar m   w it h   t h s h o u l d er   r em ai n i n g   at  a   f i x ed   lo ca tio n ,   th lo ca tio n   o f   th tip   o f   t h th u m b   w o u ld   b ca lcu lated   f r o m   th a n g l es  o f   th s h o u ld er ,   elb o w ,   w r is t,  t h u m b   a n d   k n u c k le  j o in t s .   T h r ee   o f   th e s j o in t s   ( th e   s h o u ld er ,   w r i s a n d   t h b ase  o f   th e   t h u m b )   h av m o r th a n   o n d eg r ee   o f   f r ee d o m ,   all  o f   w h ich   m u s b tak en   i n to   ac co u n t.  I f   t h m o d el  w er a n   en t ir h u m a n   f i g u r e,   th en   t h lo ca tio n   o f   th s h o u ld er   w o u ld   also   h av to   b ca lcu lated   f r o m   o th er   p r o p e r ties   o f   th e   m o d el  [ 3 ] ,   [ 5 ] .     I nv er s K i ne m a t ics :   I w i ll  e n ab le  u s   to   ca lc u late  w h at   ea c h   j o in v ar iab le  m u s t   b i f   w e   d esire   th at   t h h an d   b lo ca ted   at  p ar ticu lar   p o in an d   h av p ar ticu lar   p o s itio n .   T h p o s itio n   an d   o r ien tatio n   o f   th en d   ef f ec to r   r elativ to   th b a s f r a m co m p u te  all  p o s s ib le  s e ts   o f   j o in t a n g le s   a n d   lin k   g eo m etr ies  w h i ch   co u ld   b u s ed   to   attain   t h g i v e n   p o s itio n   a n d   o r ien tatio n   o f   th e n d   ef f ec to r   [ 1 ] [ 4 ] .           Fig u r 3 .   T w o   lin k   r o b o tic  ar m   [ 4 ]       Fo r w ar d   k i n e m atics   (1 - 2)     x = l 1   co s θ 1 + l 2   co s   1 2 )                 ( 1 )     y = l 1   s i n   θ 1 + l 2   s i n   ( θ 1 + θ 2 )                 ( 2 )     I n v er s k i n e m a tics   ( 3 - 4)     x 2 +y 2 =l 1 co s 2 θ 1 +l 2 2   co s 2 ( θ 1 + θ 2 ) +2 l 1   l 2   co s θ 1   co s 2 ( θ 1 + θ 2 ) +l 1 2   s in 2 θ 1 +l 2 2   si n 2 ( θ 1 + θ 2 )   +2   l 1   l 2   s in θ 1   s in 2   ( θ 1 + θ 2 )                   ( 3 )     =l 1 2 +l 2 2 +2   l 1   l co s θ 1   co s ( θ 1 + θ 2 ) +sin θ s i n 2 ( θ 1 + θ 2 )           ( 4 )     Nex w u s t h f o llo w i n g   eq u alities   (5 - 6)     s in ( x ± y ) =si n x   co s y ± co s x   s i n y               ( 5 )     co s ( x ± y ) =c o s x   co s y ± s i n x   s i n y               ( 6 )     T h er ef o r e   (7 - 8)     x 2 + y 2 =l 1 2 +l 2 2 +2   l 1   l 2 [ co s θ 1   co s θ 2 - s i n θ 1   s i n θ 2 + s in θ ( co s θ s i n θ 1 +c o s θ 1   s in θ 2 )]     ( 7 )     =l 1 2 +l 2 2 +2   l 1   l 2   [ co s 2 θ co s θ 2 +si n 2 θ co s θ 2 ]   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IJ RA   I SS N:  2089 - 4856       R o b o tic  A r Mo ve men t O p timiz a tio n   u s in g   S o ft C o mp u tin g   ( S u r en d er K u ma r )   5   =l 1 2 +l 2 2 +2   l 1   l 2   co s θ 2                 ( 8 )     An d   ( 9 )     co s θ 2                                                                 ( 9 )     Her e,   th an g le  d ir ec tl y   u s i n g   th ar co s   f u n ctio n   b u t h is   f u n ctio n   is   v er y   i n ac cu r ate  f o r   s m all  an g le  s ,   . th e   t y p ical  w a y   to   a v o id   th is   ac c u r ac y   is   to   co n v er t f u r th er   u n t il  w ca n   u s th a   ta n   f u n ctio n :     co s 2 θ 2 +sin 2 θ 2 =1   an d   s in θ 2                   th t w o   s o l u tio n s   co r r esp o n d in g   to   th elb o w   u p   an d   elb o w   d o w n   co n f i g u r at io n   as  s h o w n   in   ab o v f i g u r e   an d   f i n all y   ( 10 - 1 1 )     θ 2 =a   tan   2 ( s in θ 2   co s   θ 2 )                 ( 1 0 )         =a   tan   2   ( ±               .   co s   θ 2         =a   tan   2 ( ±                                                         ,                                                           ( 1 1 )     f o r   s o lv i n g   θ 1   w r e w r ite  t h o r ig in al  n o n l in ea r   eq u a tio n s   u s in g   c h an g o f   v ar iab l es   as  f o llo w   Fi g u r 4   an d   th eq u atio n   as s h o w n   i n   ( 1 2 - 1 5 )           Fig u r 4 .   Ma th e m a tical  ex p r es s io n   f o r   t w o   li n k   [ 4 ]       x =l 1   co s θ 1 +l 2   co s   ( θ 1 2 )                 (1 2 )     y =l 1   s i n θ 1 +l 2   s i n   ( θ 1 + θ 2 )                 (1 3 )     x= k 1   co s θ 1 +k 2   s in θ 1                 (1 4 )     y =k 1 s i n θ 1 +k 2   co s θ 1                 (1 5 )     w h er e   ( 1 5 - 1 8 )     k 1 =l 1 +l 2   co s θ 2                   (1 6 )     k 2 =l 2   s i n θ 2                   (1 7 )     th co n s tan k 1   k 2   as s h o w n   i n   Fig u r 5       r=                         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 9 - 4856   IJ RA    Vo l.  6 ,   No .   1 ,     Ma r ch   2 0 1 7   :   1     14   6       Fig u r 5 .   Ma th e m a tical  ex p r es s io n   [ 4 ]       ϓ =a   tan   2 ( k 2,   k 1 )                   (1 8 )     K 1 = r   co s ϓ     K 2 = r   s in ϓ     I n s er ti n g   i n to   p r ev io u s   tr an s f o r m atio n s   o f   x   a n d   y   y ield s   (1 9 - 20 ) .     X= r   co s ϓ   co s θ 1 +r   s in θ 1   s i n ϓ               (1 9 )     y r   co s ϓ   co s θ 1 +r   s in θ 1   s i n ϓ               ( 20 )     or     =si n (   θ 1 + ϓ )         =c o s ( θ+ ϓ)     A p p l y   t h a   ta n   2   f u n ctio n   (2 1 - 2 2 )     ϓ 1   a   tan   2 (     ,     ) =a   tan   2 ( y , x )               (2 1 )     θ 1 =a   tan ( y , x ) - a   ta n   2 ( k 2,   k 1 )               (2 2 )     Ma th e m atica m o d el  o f   th r ee   d eg r ee - of - f r ee d o m   ( 3 DOF)   r o b o tic  s y s te m   T o   ca lcu late  m o v e m e n ts   i n   d y n a m ic  s y s te m s   m ad u p   o f   s ev er al  p ar ts ,   t h m ai n   ap p r o ac h   is   to   ca lcu late  p o s s ib le  m o v e m e n t s   w it h   t h a id   o f   m at h e m ati ca m o d els.  At  t h s a m ti m it  i s   n ec ess ar y   to   u n d er s ta n d   b o th   th e   m ec h a n i cs  an d   t h p h y s ical  a s p ec ts .   A   v er tical   ar ticu la ted   r o b o tic  ar m   w it h   3   l in k s   as   s h o w n   i n   Fi g u r 6   h av in g   le n g th   l 1 ,   l 2 ,   an d   l 3   r esp ec tiv el y ,   is   co n s id er ed   w h ich   h as  th r ee   d eg r ee - of -   f r ee d o m   [2 ] ,   [ 3 ] .   I n   th r ee   d eg r ee - of - f r e ed o m   r o b o tic  ar m   t h i n v er s k in e m at ics eq u atio n s   ar as b e lo w   (2 3 - 2 4 ) :     x =l 1   co s θ 1 +l 2   co s 1 2 ) +l 3   co s   ( θ 1 2 3             (2 3 )     y =l 1   s i n θ 1 +l 2   s in ( θ 1 + θ 2 ) +l 3   s in   ( θ 1 + θ 2 + θ 3 )             (2 4 )     θ=θ 1 2 3     Kn o w i n g   th e   ar m   li n k   len g t h s   l 1 ,   l 2 ,   a n d   l 3   f o r   p o s itio n   ( x ,   y )   w h ad   ca lc u lated   t h v al u es  o f   j o in an g le s   θ 1 ,   θ 2 ,   θ 3   [ 2 0 ] .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IJ RA   I SS N:  2089 - 4856       R o b o tic  A r Mo ve men t O p timiz a tio n   u s in g   S o ft C o mp u tin g   ( S u r en d er K u ma r )   7       Fig u r 6 .   T h r e lin k   r o b o tic  ar m   [ 2 0 ]       4 . 1 .   M o delin g   o f   Ro bo t ics Ar m   T h in v er s k in e m at ics  p r o b lem   is   m u ch   m o r in ter est in g   an d   its   s o lu tio n   is   m o r u s e f u l.  Giv e n   th e   d esire d   p o s itio n   o f   t h r o b o t' s   h a n d ,   w h a m u s b e   th e   an g l es  at  al o f   t h r o b o ts   j o in ts ?   Hu m a n s   s o lv e   t h i s   p r o b lem   all  t h ti m w i th o u t e v en   t h i n k in g   ab o u t it.   Ho w   m o s t r o b o ts   h av to   s o lv t h p r o b le m .           Fig u r 7 .   Sin g le  li n k   m a n ip u la to r   [ 2 0 ]       T h F ig u r e   7   ab o v e   is   s ch e m atic   o f   s i m p le   r o b o l y i n g   in   t h e   X - p la n e.   T h r o b o h as  o n e   li n k   o f   le n g t h   a n d   o n j o in w it h   a n g le  Ø.   T h p o s itio n   o f   t h r o b o t' s   h a n d   is   Xh a n d .   T h in v er s k i n e m at ics   p r o b lem   ( at  th p o s itio n   le v el )   f o r   th is   r o b o ts   as  f o llo w s G iv en   X h a n d   w h at  i s   th j o in an g le  Ø?   W e' ll  s tar t   th s o l u tio n   to   t h is   p r o b le m   b y   w r iti n g   d o w n   th f o r w ar d   p o s itio n   eq u atio n ,   an d   th e n   s o l v f o r   Ø.   Xh a n d =lc o s Ø   ( f o r w ar d   p o s itio n   s o l u tio n )     C o s Ø= X h an d   / l   Ø= co s - 1 ( Xh a n d /l)   T o   f in is h   t h s o l u tio n   let ' s   s a y   th at  th i s   r o b o t' s   li n k   h a s   le n g th   o f   1   f o o an d   w e   w an t h e   r o b o t' s   h a n d   to   b at  X=   . 7 0 7 1   f ee t.  T h at  g iv es :   Ø= co s - 1 ( . 7 0 7 1 ) =+ / -   4 5   d eg r ee s   T h er ar tw o   s o lu tio n s   to   t h e   in v er s k in e m atic s   p r o b le m o n at  p lu s   4 5   d eg r ee s   an d   o n at  m i n u s   4 5   d eg r ee s !   T h ex is te n ce   o f   m u ltip le  s o lu tio n s   ad d s   to   t h c h alle n g o f   t h i n v er s k in e m atics   p r o b lem .   T y p ical l y   w w ill  n ee d   to   k n o w   w h ich   o f   t h s o lu t io n s   is   co r r ec t.  A ll  p r o g r am m i n g   lan g u ag es  th a I   k n o w   o f   s u p p l y   tr i g o n o m etr ic  f u n ct io n   ca lled   A   T an   t h at   w ill   f in d   th p r o p er   q u ad r an w h e n   g i v en   b o th   t h e   a n d   ar g u m en ts Ø= A   T an   2 ( Y/X) .   T h er is   o n m o r i n ter esti n g   in v er s k in e m at ics  p r o b lem T w o   li n k   m an ip u lato r   as s h o w n   i n   Fi g u r 8 .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 9 - 4856   IJ RA    Vo l.  6 ,   No .   1 ,     Ma r ch   2 0 1 7   :   1     14   8       Fig u r 8 .   T w o   lin k   m an ip u lato r   [ 2 0 ]       Yo u   m a y   h av e   to   u s y o u r   i m ag in at io n   a   b it,  b u t h s ch e m atic   ab o v i s   t h p la n ar   p ar o f   t h e   SC AR A   r o b o w d is c u s s   in   th in d u s tr ial  r o b o ts   s ec tio n .   Her e' s   t h s tate m en o f   th in v er s k i n e m atics   p r o b lem   at  th p o s itio n   lev e l f o r   th is   r o b o t:   Giv e n : X h an d ,   Yh a n d ,   Øh a n d   Fin d :Ø1 ,   Ø2 an d   Ø3 T o   aid   in   s o lv i n g   th i s   p r o b lem ,   I   a m   g o in g   to   d ef i n an   i m a g i n ar y   s tr aig h li n th at   ex ten d s   f r o m   t h r o b o t' s   f ir s t j o in t to   its   last   j o in t a s   f o llo w s :   B:  len g th   o f   ima g in a r y   li n e           q 1 : a n g le  b et w ee n   X - a x is   a n d   i m a g in ar y   li n e       q 2 : in ter io r   an g le  b et w ee n   i m a g in ar y   li n an d   li n k   l1   T h en   w h av e   (2 5 - 2 7 ) :     B 2   =X h an d 2 + Yh an d 2                 (2 5 )     q 1 =A   T an   2   ( Yh a n d /Xh a n d )               (2 6 )     q 2 =a   co s   [ ( l 1 2 - l2 2 +B 2 ) /2 l1 B ]               (2 7 )     Ø1 =q 1 + q2     4 . 2 .   CO - O rdina t F ra m o f   5   D O F   Ro bo t ic  Ar m   C o o r d in ate  f r a m e s   f o r   th AL 5 B   r o b o tic  ar m   ar ass i g n ed   a s   s h o w n   i n   Fi g u r 9 . T h e y   ar estab lis h ed   u s i n g   th e   p r in cip les  o f   t h De n av i t - Har ten b ar g   (D - H)   co n v en tio n .   Fo r   th k in e m atic   m o d el  o f   5   d o f   r o b o tic   ar m   f ir s w h a v to   ass i g n   f r a m to   ea ch   li n k   s tar ti n g   f r o m   b ase  ( f r a m 0 )   to   en d - e f f ec to r   ( f r a m 5 ) .           Fig u r 9 .   C o o r d in ate  f r a m as s ig n m en t [ 1 9 ]       4 . 3 .   M a t he m a t ica l a nd   K ine m a t i M o delin g   o f   5   DO F   Ro bo t i Ar m   R o b o m an ip u lato r   is   n a m ed   ac co r d in g   to   n u m b er   o f   DOF,   w h ic h   r ef er s   to   th n u m b er   o f   j o in ts .   T h e   r o b o t   m a n ip u lato r   ar m   h a s   5   jo in ts ,   w h ic h   m ea n   th r o b o h a 5   DOF.   T h k in e m at ics  r o b o m an ip u lato r   is   d er iv ed   b y   u s in g   De n av it - Har ter b er g   ( DH)   r ep r esen tatio n .   I n   t h is   co n v e n tio n ,   e ac h   h o m o g e n eo u s   tr an s f o r m atio n   A i r ep r esen te d   as a   p r o d u ct  o f   f o u r   b asic tr a n s f o r m atio n s   as  s h o w n   i n   ( 2 8 - 2 9 ) .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IJ RA   I SS N:  2089 - 4856       R o b o tic  A r Mo ve men t O p timiz a tio n   u s in g   S o ft C o mp u tin g   ( S u r en d er K u ma r )   9   T e   =   R Z   i )   D (d i )   D x (a i )   R x i )               (2 8 )     [                                                         ] [                                             ] [                                             ] [                                                         ]     = [                                                                                                           ]             ( 29)     w h er R X   a n d   R Z   p r ese n r o tat io n ,   D X   an d   D Z   d e n o te  tr an s la tio n ,   an d   C θ a n d   i   ar t h s h o r h a n d s   o f   co s θ i   an d   s i n θ i ,   r esp ec tiv el y .   T h f o r w ar d   k in e m atic s   o f   th e n d - e f f ec to r s   w it h   r esp ec to   th b ase  f r a m is   d eter m in ed   b y   m u lt ip l y i n g   all   o f   t h T 5   m atr ice s .   T h f o u r   q u an tit ies  θ i ,   a i ,   d i ,   α i   ar p ar a m eter s   a s s o ciate d   w it h   li n k   an d   j o in i.  T h e   f o u r   p ar am e ter s   a i ,   α i ,   d i ,   an d   θ i   ar g en er all y   g i v en   t h n a m e s   lin k   len g t h ,   li n k   t w i s t,  li n k   o f f s et,   an d   j o in t a n g le  r esp ec tiv el y .     An   alter n a tiv r ep r esen tatio n   o f   T e   ca n   b w r itte n   as   ( 30 ) :     T e = [                                                                        ]                 ( 30 )     w h er r kj s   r ep r esen t h r o tatio n al  ele m e n t s   o f   tr an s f o r m a tio n   m atr i x   ( k   an d   j =1 ,   2   an d   3 ) .   p x ,   p y ,   an d   p z   d en o te  th ele m e n ts   o f   t h p o s itio n   v ec to r .   Fo r   f iv r o b o tic  ar m ,   t h p o s itio n   a n d   o r ien tatio n   o f   th e     en d - e f f ec to r   w it h   r esp ec t   to   th b ase  is   g i v en   b y   ( 31 - 3 2 )     0 T 5 = 0 T 1 1 T 2 2 T 3 3 T 4 4 T 5                 ( 3 1 )                 Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 9 - 4856   IJ RA    Vo l.  6 ,   No .   1 ,     Ma r ch   2 0 1 7   :   1     14   10             [                                                                        ]                 ( 31 )     o T 5 =T e     W h er e,     r 11 =C 12 C 34 5     r 12 =S 12     r 13 =C 12 S 345     r 21 =S 12 C 345     r 22 = - C 12     r 23 =S 12 S 345     r 31 =S 345     r 32 =0     r 33 = - C 34 5     p x =S 12 d 5 +C 12 a 4 C 34 +C 12 a 3 C 3     p y = - C 12 d 5 +S 12 a 4 C 34 +S 12 a 3 C 3     p z =a 4 S 34 +a 5 S 5 +d 1     I NVE R S KINEM A T I C S   A N AL Y SIS     T h f o llo w i n g   eq u a tio n s   w ill  b u s ed   to   o b tain   th s o lu tio n   f o r   th in v er s Ki n e m atic s   p r o b le m .     0 T 5 = 0 T 1 1 T 2 2 T 3 3 T 4 4 T 5 = T e     I n v er s k in e m atic s   s o lu tio n   f o r   th f ir s j o in as  f u n ctio n   o f   th k n o w n   ele m e n t s   o f   T e ,   th lin k   tr an s f o r m atio n   in v er s e s   ar p r e m u ltip lied   as f o llo w s :     X 1 =[ ( 0 T 1 ) - 1 ]* 0 T 5 = 1 T 2 * 2 T 3 * 3 T 4 * 4 T 5 = 1 T     Si m i lar l y ,   to   f i n d   th o t h er   v ar iab les,  th f o llo w i n g   eq u atio n s   ar o b tain ed   in   s i m i lar   m a n n e r .     X 2 = [( 0 T 1 )( 1 T 2 )] - 1 *   0 T 5 = 2 T 3 * 3 T 4 * 4 T 5 = 2 T 5     X 3 = [( 0 T 1 )( 1 T 2 ) ( 2 T 3 )] - 1 * 0 T 5 = 3 T 4 * 4 T 5 = 3 T 5     X 4 = [( 0 T 1 )( 1 T 2 )( 2 T 3 ) ( 3 T 4 )] - 1 * 0 T 5 = 4 T 5 = 4 T 5     B y   s o lv i n g   th e s eq u atio n s ,   we  ca n   ca lcu late  t h v alu e s   o f   Ɵ 1 , Ɵ 2 , Ɵ 3 , Ɵ 4 ,   an d   Ɵ 5.   So ,   th v al u es  w i ll b ( 3 2 - 36)   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.