I AE S In t er na 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.  1 4 ,   No .   1 ,  Ma r ch   20 2 5 ,   p p .   1 ~ 1 0   I SS N:  2722 - 2 5 8 6 ,  DOI :  1 0 . 1 1 5 9 1 /i jr a . v 1 4 i 1 . pp 1 - 10           1       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ij r a . ia esco r e. co m   Pos ition a nd  o rie ntatio n ana ly sis  of  J upite r   ro bo t  a r m for  na v ig a tion sta bility       O m a r  Sh a la s h 1, 2 ,   Adha m   Sa k r 1 ,   Ya s s er   Sa lem 1 ,   Ahm ed  Abdelh a d i 1 ,   H o s s a m E ldi n  E l s a y ed 1, 2 ,    Ahm ed  E l - Sh a er 1   1 C o l l e g e   o f   A r t i f i c i a l   I n t e l l i g e n c e ,   A r a b   A c a d e m y   f o r   S c i e n c e ,   Te c h n o l o g y   a n d   M a r i t i me  Tr a n s p o r t ,   A l a me i n ,   E g y p t   2 R e s e a r c h   a n d   I n n o v a t i o n   C e n t e r ,   A r a b   A c a d e m y   f o r   S c i e n c e ,   T e c h n o l o g y   a n d   M a r i t i m e   Tr a n s p o r t ,   A l a m e i n ,   Eg y p t       Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   J u l 1 9 ,   2 0 2 4   R ev is ed   Sep   7 ,   2 0 2 4   Acc ep ted   Sep   1 7 ,   2 0 2 4       Ju p it e r  ro b o t  h a s  m a d e   a   g re a t  imp a c t  in   th e   e d u c a ti o n a l  fiel d   with   i ts  su p p o rt  f o r  a u t o n o m o u s  n a v i g a ti o n ,   v is u a l  p e rc e p ti o n ,   a n d   m a n y   o th e r   fe a tu re s  fro m   it s  a rti ficia l  i n telli g e n c e   p latfo rm ' s  lea rn in g   b o x .   Th is  stu d y   u n d e rta k e s  a   k in e m a ti c   m o d e l  d e sig n   o f   Ju p it e r' s  a rm   to   a id   t h e   ro b o t' s  m o ti o n   sta b il it y .   T h is  p ro c e ss   in v o lv e d   t h e   d e term in a ti o n   o f   a   h o m o g e n e o u s  tran sfo rm a ti o n   m a tri x ,   f o ll o we d   b y   t h e   d e term in a ti o n   o f  o rien tatio n ,   p o siti o n ,   a n d   Eu ler  a n g les .   Ulti m a tely ,   th e   h o m o g e n e o u s  tran s fo rm a ti o n   m a tri x   wa s  su c c e ss fu ll y   d e riv e d ,   a n d   th e   sim p l ifi c a ti o n   o f   d i re c t  k in e m a ti c   m a tri c e s  wa s  a c h iev e d .   C o n se q u e n tl y ,   t h e   k in e m a ti c   a n a l y sis  f o r   Ju p it e r' s   a rm   wa s  e sta b li sh e d   u si n g   t h e   p o siti o n   De n a v it – Ha rten b e rg   m e th o d ,   o rien tati o n ,   a n d   Eu ler  a n g les ,   p r o v i n g   t o   b e   v a lu a b le  in   th e   c o n t e x t  o f  t h is   re se a rc h .   K ey w o r d s :   An aly tical  s o lu tio n s   Den av it – Har ten b er g   I n v er s e  k in e m atics   J u p iter   r o b o t   Kin em atic  an aly s is   T h is i s  a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Om ar   Sh alash   C o lleg e  o f   Ar tific ial  I n tellig en ce ,   Ar ab   Aca d em y   f o r   Scien ce ,   T ec h n o l o g y   a n d   Ma r itime   T r an s p o r t   Alam ein ,   E g y p t   E m ail: o m ar . o . s h alash @ aa s t.e d u       1.   I NT RO D UCT I O N   R o b o tics ,   th e  in ter d is cip lin ar y   f ield   at  th e  in ter s ec tio n   o f   m ec h an ical  en g in ee r in g ,   co m p u t er   s cien ce ,   ar tific ial  in tellig en ce ,   an d   ele ctr o n ics,  h as  r a p id ly   tr an s f o r m ed   th e   way   we  liv e   an d   wo r k .   I n   th e   q u est  f o r   au to m atin g   task s   an d   im p r o v i n g   ab ilit ies,  r o b o tics   h as  b ec o m e  a  tech n o lo g y   in   th e  2 1 s t  ce n tu r y .   Or ig in atin g   f r o m   t h e  r ea lm   o f   s cien ce   f ict io n   an d   f in d in g   its   way   in to   i n d u s tr ies  s u ch ,   as  m a n u f ac tu r in g   an d   h ea lth ca r e  ar tific ial  in tellig en ce   h as  b ec o m e  wid ely   p r ev ale n t   [ 1 ] – [ 1 3 ] .   T h e  s tu d y   o f   r o b o tics   h as  b ec o m e  a  d y n am ic  an d   cr itical  ar ea   o f   r esear ch ,   o f f er in g   in s ig h ts   in to   d esig n s ,   d ev elo p m e n t s ,   an d   d ep l o y m en t s   o f   in tellig en t  m ac h in es.   T h e  f ield   o f   r o b o tics   h as  m ad e  s tr id es  th an k s   to   ad v an ce m en ts   in   m o d elin g   tech n iq u es.  I t   is   cr u cial   to   co m p r e h en d   th e  p o s itio n in g   an d   o r ie n tatio n s   o f   r o b o ts   s u ch ,   as  th e  J u p iter   r o b o t  in   o r d er   to   ef f ec tiv ely   co n tr o l   an d   in ter ac t   with   th e m   in   en v ir o n m en ts .   T wo   k e y   co m p o n e n ts ,   f o r war d   k in e m atics  an d   in v er s e   k in em atics  p lay   a  r o le   in   t h is   p u r s u it.   Sig n if ican t   r esear ch   h as  b ee n   d e v o ted   to   f in d in g   s o l u tio n s   f o r   d eter m in in g   t h e  k in em atics o f   h u m an o id   r o b o ts .   I n   th e  p ast r esear ch er s   p r im ar ily   u tili ze d   Den av it – Har ten b er g   ( DH)   p ar am ete r s ,   wh ich   o f f e r ed   a   s tan d ar d ize d   ap p r o ac h ,   f o r   r e p r esen tin g   th e  tr a n s f o r m atio n s ,   b etwe en   n eig h b o r in g   lin k s   [ 1 4 ] .   I n   th i s   ap p r o ac h ,   we  ass ig n   p ar am eter s   to   ea ch   jo in t  allo win g   u s   to   ca lcu late  th e   p o s itio n s   an d   o r ien tatio n s   o f   th e  e n d   e f f ec to r   [ 1 5 ] – [ 2 1 ] .   An o th e r   u s ed   tech n i q u e  in   r o b o tics   is   th e   h o m o g en eo u s   tr an s f o r m atio n   m atr ices .   T h ey   p r o v id e   a  f r am ewo r k ,   f o r   ex p r ess in g   th e   p o s i tio n   an d   o r ien tatio n   tr an s f o r m atio n s   o f   r o b o tic  s y s tem s   [ 2 2 ] .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 7 2 2 - 2 5 8 6   I AE S  I n t  J   R o b   &   A u to m ,  Vo l .   1 4 ,   No .   1 ,  Ma r ch   20 2 5 :   1 - 1 0   2   T h ese  m atr ices  m ak e  co m p u t atio n s   m o r e  ef f icien t,  b y   co n tain in g   all  th e  tr a n s f o r m atio n   i n f o r m atio n   with in   a   m atr ix   [ 2 3 ] – [ 2 8 ] .   T h e  f o r m u la  k n o wn   as  th e  p r o d u ct  o f   ex p o n e n tials   wh ich   was  in tr o d u ce d   b y   Mu r r ay   et  a l .  [ 2 9 ]   is   a  r ep r esen tatio n   th at  is   d er iv ed   f r o m   L i e  alg eb r a.   I t  p r o v i d es  a  co m p ac t  an d   eleg an t  way   to   ex p r ess   th e  en d - ef f ec t o r   p o s e  as  a  f u n ctio n   o f   jo in t  v ar iab les,  allo win g   f o r   ef f icien t  an d   ac cu r ate  k in em atic   co m p u tatio n s   [ 3 0 ] – [ 3 3 ] .   Fin d in g   eq u atio n s ,   f o r   p ar ticu lar   r o b o t  co n f ig u r atio n s   is   esp ec i ally   v alu ab le  wh en   d ea lin g   with   r o b o ts   th at  h a v e   clea r ly   d ef in ed   an d   r elativ el y   u n c o m p licated   s h ap es  [ 3 4 ] .   T h ey   o f f er   ex p licit  eq u atio n s   f o r   d eter m in i n g   en d - ef f ec to r   p o s es  [ 3 5 ] – [ 3 7 ] .   T h e  f lex ib le  m eth o d   o f   in v e r s e  k in em atics  an d   tr ig o n o m et r ic  m eth o d s   u tili ze s   in v er s e  tr ig o n o m etr ic  f u n cti o n s   to   ca lcu late  th e  an g les  o f   jo in ts .   I n   p ar ticu lar ,   th is   tech n iq u e   is   v er y   s tr aig h tf o r war d ,   as  t h e  co r r esp o n d in g   jo in ts ’   o r ie n tatio n s   ca n   e asil y   d eter m in e   th e   an g les  n ee d e d   t o   ac h iev e  ce r t ain   tar g et   lo ca tio n s   o f   an   en d - ef f ec to r   [ 3 7 ] – [ 3 9 ] .   A   r ep r esen tatio n   b ased   o n   th e   id ea   o f   Geo m etr ic  in te r p r etati o n   o f   k in em atics  clar if ies  to   u s   h o w  th e  m o tio n s   o f   jo in ts   ar e  r elate d   with   th e   m o tio n   o f   th e  e n d   ef f ec to r .   I t  i s   a  way   o f   c o n ce p tu alizin g   r o b o t  m o tio n   an d   u n d er s tan d in g   h o w  ev er y th in g   f its   to g eth er   [ 4 0 ] ,   [ 4 1 ] .   C u r r e n tly ,   th ese  s o lu tio n s   h av e  b ee n   ex p an d ed   in t o   d ea lin g   with   k in e m atica lly   co m p lex   s tr u ctu r es  as  well  as  r ed u n d a n t  s y s tem s .   W ith   th is   d ev elo p m en t,  an aly s is   s o lu tio n s   h a v e  tak en   o n   a  n ew   d im en s io n ; m o r e  f lex ib le  a n d   co m p lex   r o b o tics   s y s tem s .   Dete r m in in g   th e  an g les  o f   j o in ts   to   f in d   th e  s u itab le  p o s itio n   o f   an   en d   ef f ec t o r ,   k n o wn   as   k in em atics,   h as  b ee n   a  cr u c ial  f ield   o f   s tu d y .   R esear ch er s   h av e  u tili ze d   m eth o d s ,   lik e  tech n iq u es  an d   o p tim izatio n   alg o r ith m s ,   to   ad d r ess   th is   co m p lex   p r o b lem .   T h ese  m eth o d s   h av e   s h o wn   t h eir   ef f ec tiv en ess ,   in   r ea l - tim e  co n tr o l  an d   p lan n i n g   m o v em en ts   [ 4 2 ] .   I ter ativ e  J ac o b ian - b ased   m et h o d s   ar e  a  p r e v alen t  ap p r o ac h   in   s o lv in g   in v er s e  k i n em atics  [ 4 3 ] .   T h e y   u s e  th e  m atr i x ,   wh i ch   h elp s   d eter m in e   h o w  c h a n g es,  in   v elo cities,  af f ec t  th e  v elo cities  o f   th e  en d   ef f ec to r   [ 4 4 ] .   Un d e r s tan d in g   th e  r elatio n s h ip   b etwe e n   an g l es  an d   th e  r esu ltin g   ch an g es  in   th e   p o s itio n   an d   o r ien tatio n   o f   th e   en d   e f f ec to r   i s   ess en tial.  T h is   m atr ix   s er v es  as  a  v alu ab le  to o l,   f o r   th at  p u r p o s e  [ 4 5 ] .   B y   m ak in g   m o d if icatio n s   th ese  tec h n iq u es  g r a d u ally   m o v e  clo s er ,   to   th e  in te n d ed   p o s itio n   s k illfu lly   m an eu v er i n g   th r o u g h   t h e  r an g e  o f   s o lu tio n s   an d   s tead ily   m o v in g   to war d s   th e  o b jectiv e   [ 4 5 ] ,   [ 4 6 ] .   T h ey   p e r f o r m   well  in   ch an g in g   e n v ir o n m en ts   an d   s itu atio n s   th at  d em an d   im m ed iate  ad ap tatio n s .   Ho wev er ,   th eir   ef f icien cy   ca n   b e  af f ec te d   b y   f ac to r s   s u c h ,   as  th e  iter atio n   m eth o d   u s ed   th e  ac cu r ac y   o f   ca lcu latin g   th e  J ac o b ian ,   an d   th e  o cc u r r e n ce   o f   s in g u lar ities   [ 4 4 ] .   R eliab le  co n v er g en ce   d ep en d s   o n   ca r ef u l   p ar am eter   tu n i n g .   Ho wev er ,   t h e  ch o ice  b etwe en   t h e  I ter ati v e  J ac o b ian - b ased   m eth o d s   a n d   o th er   tech n iq u es  d ep en d s   o n   v ar io u s   co n s id er a tio n s   wh ich   i n clu d e   r o b o t  s tr u ctu r es,  co m p u tatio n al   r eso u r ce s ,   an d   o p er atin g   en v ir o n m en t.  I n   m ak in g   th e  r i g h t  ch o ice  ab o u t  v a r io u s   m eth o d s   r eg ar d i n g   in v er s e  k in em at ics,  it  is   im p o r tan t  to   u n d er s tan d   ea c h   m eth o d ’ s   s tr o n g   p o in ts   as  well  as  its   w ea k   p o in ts   [ 4 7 ] .   T h e  o th er   im p o r tan t  ap p r o ac h   is   th at  th e  C C D  alg o r ith m   h as  b ee n   a   s ig n if ican t  a p p r o ac h   f o r   in v e r s e  k in em atics.  T h r o u g h   a n   iter ativ e   ad ju s tm en t  o f   ea ch   s ep ar ate   jo in t’ s   an g le,   C C D  is   d ev e lo p ed   s p ec if ically   f o r   th e   ar ticu lated   s tr u ctu r es   p o s s ess ed   b y   s ev er al  d eg r ee s   o f   f r ee d o m   r o b o ts   [ 4 8 ] .   T h e  o p er atio n   b eg in s   o n   its   b ase  an d   im p r o v es   s u cc ess iv e  an g les  o n   th e  k in et ic  ch ain   till   it  g ets  to   th e  p o s itio n   it  d esire s   f o r   th e  e n d   ef f ec to r .   T h is   tech n iq u e   tak es  ad v an tag e  o f   th e  in tr i n s ic  o r g an izatio n   o f   m an y   r o b o tic  s y s tem s   an d   is   th er ef o r e   h ig h ly   u s ef u l  f o r   s o lv in g   co m p licated   a r ticu latio n s   lik e  th o s e  ch ar ac ter izin g   h u m an o id   r o b o ts   as  well  as  m u lti - lim b ed   r o b o tic   ar m s   [ 4 9 ] .   Nev e r th eless ,   it’s  im p o r tan t   to   ac k n o wled g e   th at  wh ile  C C D  ex ce ls   in   m an y   s c en ar io s ,   it  m a y   f ac e   ch allen g es  co n v e r g in g   to   a  s o lu tio n   in   ca s es  in v o lv in g   s in g u lar ities   o r   h ig h ly   c o n s tr ain ed   en v ir o n m en ts   [ 5 0 ] .  Ad d itio n ally ,   th e  o r d er   o f   jo i n t  ad ju s tm en ts   ca n   im p ac t  th e  o u tco m e,   war r an tin g   th o u g h t f u l  co n s id er atio n   in   its   ap p licatio n .   Desp ite  th ese  co n s id er atio n s ,   C C D  r em ain s   a  v alu ab le  an d   p r ag m atic  to o l  f o r   ad d r ess in g   co m p lex   in v er s e  k in em atics  c h allen g es  in   r o b o tics   as  r ep o r ted   in   T ab le  1   [ 5 1 ] .   Gr a d ien t - b ased   o p tim izatio n   ap p r o ac h es  in v er s e  k in em atic s   as  an   o p tim izatio n   ch allen g e ,   em p lo y in g   tech n iq u es  lik e  g r ad ien t  d escen t  an d   New to n ’ s   m eth o d   to   m in im iz e  an   o b jectiv e  f u n ctio n ,   h en c e  co n v er g i n g   to war d s   o p tim a l  jo in t  an g les  [ 5 2 ] .  T h e  p r o ce s s   wh er eb y   jo in t  a n g les  ar e  ad ju s ted   i n cr em en tall y   m o v in g   t h e  s y s tem   alo n g   th e  p ath   o f   d ec r ea s in g   th e  v alu e  o f   th e  o b jectiv e  f u n ctio n   u n til  r ea ch i n g   a  lo ca l  m i n im u m   th at  co i n cid es  with   th e   tar g et  en d - e f f ec to r   p o s itio n in g   is   r ef er r e d   to   as  g r ad ien t  d ec en t.  I t  h as  b ee n   o b s er v ed   th at  s o m e  co m p lex   an d   n o n - lin ea r   o b jectiv e   f u n ctio n s ,   c o u ld   co n v er g e   f aster   th an   f ir s t - o r d e r   d e r iv ativ es  u s in g   New to n ’ s   m eth o d s   [ 5 3 ] .   I t  m a y   b e  s tr o n g   b u t  y o u   n ee d   to   co n s id er   th e  ch o ice  o f   an   o p tim izatio n   alg o r ith m ,   a   co n v er g e n ce   cr iter io n ,   an d   th e  o b jectiv e   f u n ctio n   d ef in itio n .   Sin ce   s in g u lar ities   an d   c o n s tr ain ed   en v ir o n m en ts   r e q u ir e  s p ec ial  h an d lin g   [ 4 9 ] .  Kn o wled g e  o f   s u c h   s u b tletie s   is   cr u cial  in   t h e  ef f ec tiv e  u tili za tio n   o f   ad d r ess in g   th e  in v er s e  k in e m atics  p r o b lem   in   r o b o tics .   Dam p e d   least  s q u ar es  ( DL S)  is   an   ap p r o ac h   with   b o th   an aly ti ca l  an d   n u m er ical   in g r ed ien ts   ap p lied   with in   in v er s e  k in em atics  [ 5 4 ] .   I t  o p tim i ze s   its   weig h ted   least  s q u ar e  t o   s o lv e  th e  p r o b le m   o f   m in im izin g   th is   d if f er e n ce   b etwe en   th e  en d - ef f ec t o r   p o s es.  T h er ef o r e,   o n e  s h o u ld   in clu d e  th is   d am p in g   f ac to r   th at  will  p r o v id e   en o u g h   s tab ilit y   th at  m a k e  th e  s o lu tio n   co r r ec t  u n d er   s u c h   in s tab ilit ies  o r   ar is in g   in co n s is ten cies  [ 5 0 ] .   T h e   ad v an tag e  o f   Dam p ed   L ea s t  S q u ar es  is   in ac c u r ate  e n d - e f f e cto r   p o s es  f o r   th e   s y s tem s   th at  u s e  it.  I t  wo r k s   o u t  to   b e  a  g o o d   c h o ice  wh en   it  co m es  t o   r o b o tic  a p p licatio n s   s u ch   as   m an ip u lato r   ar m s   an d   h u m a n o id   r o b o ts   [ 5 5 ] .   R esear ch er s   h av e  d el v ed   in t o   d i v er s e  o p tim izatio n - b ased   tech n iq u es,  s u ch   as  g en etic  alg o r ith m s ,   s im u lated   an n ea li n g ,   an d   p ar ticle  s war m   o p tim izatio n   ( PS O) ,   as  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I AE S  I n t  J   R o b   &   A u to m   I SS N:   2722 - 2 5 8 6       P o s itio n   a n d   o r ien ta tio n   a n a ly s is   o f J u p iter   r o b o t a r m  fo r   n a vig a tio n   s ta b ilit y  ( Oma r   S h a la s h )   3   alter n ativ e  av e n u es  f o r   tac k lin g   in v er s e  k i n em atics  ch allen g es  [ 5 4 ] .   T h e  u s e  o f   th ese  m eth o d s   b r in g s   a b o u t   an o th er   p ar ad ig m   b ec a u s e  th e y   ap p ly   to   n at u r e - b ased   s ea r c h   s tr ateg ies.  Gen etic  alg o r ith m s   u s e  p r in cip les  o f   n atu r al  s elec tio n   a n d   g en etic s   f o r   e x p lo r in g   th e   s o lu tio n   s p ac e  an d   h en ce   a r e  v e r y   e f f ec tiv e  in   s o lv i n g   d if f icu lt,  m u ltid im e n s io n al  o p tim izatio n   p r o b lem s   [ 5 6 ] .   T h ese  m eth o d s   o f f er   d iv er s e  s tr ateg ies  f o r   tack lin g   th e  co m p lex   p r o b lem   o f   in v e r s e  k in em atics,  ea ch   with   its   o wn   s tr en g th s   an d   co n s id er atio n s .   T h eir   ap p licatio n   d ep en d s   o n   f ac to r s   s u ch   as  t h e  r o b o t’ s   s tab ilit y   k in e m atic  s tr u ctu r e,   c o m p u tatio n al  r es o u r ce s ,   an d   s p ec if ic   task   r eq u ir em en ts .   T h is   r esear ch   c o n tr ib u tes  b y   d ev elo p in g   a   k in em atic   m o d e l  f o r   th e  J u p iter   r o b o t,   en h a n c in g   its   ar m   f u n ctio n ality   i n   s ev er al  k e y   way s .   First,  th e  m o d el  allo w s   th e  r o b o t' s   ar m   to   ex ten d   f u lly ,   p r o v id i n g   an   ad v an tag e  in   co m p etitiv e  s ettin g s   b y   en a b lin g   f aster   o b ject - g r ab b in g .   Seco n d ,   th e  k in em a tic  m o d el  im p r o v es   th e  s tab ilit y   o f   th e  r o b o t' s   m o v em en ts ,   en s u r in g   s m o o t h   an d   co n tr o lled   o p er atio n .   T h ese  f ea tu r es  allo w  th e  J u p iter   r o b o t   to   o p er ate   at  m a x im u m   s p ee d   with o u t  r is k in g   tip p in g   o v er ,   wh ile   s wif tly   r ea ch in g   a n d   g r asp in g   tar g et  o b jects.       2.   J UP I T E R   B ACK G RO UN D   T h e  J u p iter   r o b o t  as  s ee n   in   Fig u r e  1 ,   cr ea ted   b y   L attel  R o b o tics ,   is   a  v er s at ile  h o m e  ass i s tan t  weig h in g   1 0 . 3   k g   an d   b o asti n g   ex ter n al  d im en s io n s   o f   3 5 2 × 352 × 9 2 0   m m ,   with   a  g r o u n d   c lear an ce   o f   1 5   m m .   L attel  R o b o tics ,   a  co m p an y   d ed icate d   to   p r o m o tin g   AI - f o cu s ed   r o b o tics   ed u ca tio n ,   i s   h ea d q u ar ter e d   in   Sin g ap o r e  a n d   Ma lay s ia.   T h e  h ea r t  o f   th e  J u p iter   r o b o t  is   its   o n b o ar d   co m p u ter ,   e q u ip p e d   with   an   I n tel  C o r e   i5 - 1 0 2 1 0 U  p r o ce s s o r   r u n n in g   at  1 . 6   GHz ,   8   GB   o f   R AM ,   an d   a  1 2 0   GB   SS D  f o r   in ter n al  s to r ag e.   I t  als o   f ea tu r es  a  W i - Fi  r em o te  co n tr o ller   with   a  s wif t  3 0 0   Mb p s   t r an s m is s io n   r ate,   en ab lin g   s e am less   in ter ac tio n .   Sp ee ch   in ter ac tio n   ca p ab ilit ies ar e  in co r p o r ated ,   o f f er i n g   a  f r eq u en cy   r esp o n s e  b etwe en   5 0   Hz  an d   1 6   k Hz  f o r   clea r   co m m u n icatio n .   Fo r   m o b ilit y ,   th e  r o b o t   u tili ze s   th e  m o b ile  b ase  Ko b u k i  u n it,  allo w in g   f o r   a   m ax im u m   p ay lo ad   o f   5   k g ,   a  to p   s p ee d   o f   0 . 5   m /s ,   a n d   a  r a p id   r o tatio n   s p ee d   o f   1 6 0   d e g r ee s   p er   s ec o n d .   Po wer in g   th is   r em ar k ab le  m ac h in e  ar e  s tan d ar d   4 4 0 0 m Ah   L i - I o n   b atter ies,  with   th e  o p tio n   f o r   ex ten d ed   b atter y   life   u s in g   a n   ad d itio n al  4 4 0 0 m A h   L i - I o n   u n it.  T h e  r o b o t  is   eq u ip p ed   with   an   ar r ay   o f   s en s o r s ,   in c lu d in g   2 5 , 7 0 0   C PR   en co d er s ,   a  r ate  g y r o s co p e  wi th   a  f ac to r y   ca lib r atio n   o f   1 1 0   d eg /s ,   an d   a u x iliar y   s en s o r s   ( 3 x   f o r war d   b u m p ,   3 x   C liff ,   2 x   wh ee l  d r o p ) .   I t  als o   f ea tu r es  a  3 D  s ter eo   ca m er a  with   a  r eso lu tio n   o f   6 4 0 p x   x   4 8 0 p x ,   r ec o r d in g   at   3 0   f p s ,   an d   a  Slam tec  A2 m 8 - R 4   R P L i DAR  s y s tem .   W ith   a ll th ese  f ea tu r es,  th e  J u p iter   r o b o t is eq u ip p ed   wit h   v ar io u s   s u p p o r t  f o r   au to n o m o u s   n av ig atio n ,   v is u al  p er ce p tio n ,   s p ee ch   i n ter ac tio n ,   m o b il e  m an ip u latio n   an d   AI ,   m ac h i n e  lear n in g ,   an d   cl o u d   co m p u tin g ,   h e n ce   p r o v e n   to   b e   ess en tial  in   th e   ed u c atio n al  f ield ,   wh ic h   en ab led   th e  r o b o t to   b e  t h e  co r e  elem en t in   R o b o C u p @ Ho m e  E d u ca tio n   c o n test   [ 5 7 ] .           Fig u r e  1 .   J u p iter   r o b o t   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 7 2 2 - 2 5 8 6   I AE S  I n t  J   R o b   &   A u to m ,  Vo l .   1 4 ,   No .   1 ,  Ma r ch   20 2 5 :   1 - 1 0   4   J u p iter ’ s   ar m   s y s tem   as  s ee n   i n   Fig u r e   1   is   co m p r is ed   o f   5   s er v o s ,   in clu d i n g   t h e  en d   e f f e cto r   s er v o ,   alo n g   with   4   lin k s .   I ts   ex ter n al   d im en s io n s   ( L × W × H)   ar e   3 2 × 50 × 4 0   m m ,   an d   it  o f f e r s   an   i m p r ess iv e  ac cu r ac y   o f   0 . 2 9   d eg r ee s   [ 5 7 ] .   T h is   r o b o tic  wo n d er   s ea m less ly   in teg r ates  a  b len d   o f   f ea t u r e s ,   in clu d in g   r o b o t   in tellig en ce ,   n atu r al  in ter ac tio n ,   co m p u te r   v is io n ,   m o b ile  p l atf o r m   ca p ab ilit ies,  an d   o b ject   m an ip u latio n .   T h e   r o b o t’ s   AR M  is   a  4 DOF  ( f o u r   d e g r ee s   o f   f r ee d o m )   s y s tem .   I t  c o m p r is es  f o u r   jo in ts ,   e ac h   with   its   u n iq u e   r o tatio n :  J o in t  1 :  Yaw   r o tatio n ,   J o in t  2 :   Pit ch   r o tatio n ,   J o in t  3 :  Pit ch   r o tatio n ,   J o in t  4 :   Pit ch   r o tatio n ,   T h ese   f o u r   jo in ts   co llectiv ely   en d o w   th e  r o b o t’ s   ef f ec to r   with   f o u r   d eg r ee s   o f   f r ee d o m ,   en ab lin g   m o tio n   in   th e  x ,   y ,   an d   z  ax es,  as we ll a s   p itch   an d   y aw  r o tatio n .       3.   M E T H O DO L O G Y   T h e  tr an s f o r m atio n   m atr ix   f o r   jo in t ‘ i‘   with   r esp ec t to   an   ad ja ce n t jo in t ‘ i‘   in   th r ee - d im e n s io n al  s p ac e   is   in   ( 1 ) .     =   [  ( ) −  ( ) 0 − 1  ( − 1 )  ( )  ( − 1 )  ( ) −  ( − 1 ) −    ( − 1 )  ( − 1 )  ( )  ( − 1 )  ( )  ( − 1 )    ( − 1 ) 0 0 0 1 ]   ( 1 )     T h e  tr an s f o r m atio n   f r o m   j o in t   ‘ i‘   to   jo in t  ‘ j‘ ,   wh e r e  ‘ i‘   r a n g e s   f r o m   1   t o   ‘ N‘ ,   a n d   ‘ j‘   r an g es  f r o m   ‘ i+1 ‘   to   ‘ N‘ ,   is   g iv en   b y   ( 2 ) .     = + 1 ⋅ + 1 + 2 ⋅ … ⋅ − 1     ( 2 )     Fo r   th e  ca s e  o f   a  5 - j o in t  r o b o t ic  ar m   as  o b s er v e d   in   Fig u r e  2 ,   th e  tr a n s f o r m atio n   m atr ices  ar e  f illed   f o r   ea c h   jo in t  ( 2 ) ,   an d   t h e  m u ltip licati o n   is   p r o ce s s ed   s eq u e n tially   to   o b tain   t h e  tr an s f o r m atio n   f r o m   th e  b ase  to   th e   en d - ef f ec t o r   f r am e  ( 3 ) .     4 0   =   [       11 0 4 12 0 4 13 0 4 0 4 21 0 4 22 0 4 23 0 4 0 4 31 0 4 32 0 4 33 0 4 0 4 0 0 0 1 ]         ( 3 )     I n   o r d er   to   p r e p ar e  th e   DH  m o d el  f o r   J u p iter ’ s   a r m ,   s ee   Fig u r e  2   f o r   illu s tr atio n ,   th e  m o d el’ s   p ar a m eter s     ( th e  lin k   len g th   ( a i ) ,   lin k   o f f s et  ( d i ) ,   r o tatio n   a n g le  ( θ i ) ,   an d   lin k   twis t  ( α i ) )   ar e  ca lcu lat ed   an d   p r esen ted   in   T ab le  1 .   So lv in g   th e   in v er s e  k in em atic   p r o b lem   d e p en d s   o n   ea c h   r o b o t’ s   d esig n .   I ter ativ e  n u m er ica l  m eth o d s   m ay   ev en tu ally   lead   to   a  s o lu tio n ,   b u t  th ey   ar e  p r o n e  to   en co u n ter i n g   s in g u lar ities ,   r esu ltin g   in   p o ten tial  f ailu r es  ev en   wh e n   a  v alid   s o lu tio n   is   p o s s ib le.   Fu r th er m o r e ,   th eir   p er f o r m a n ce   is   g en e r ally   s u b - o p tim al.   O n   th e  o th er   s id e,   an aly tical  s o lu t io n s   ar e  s wif t  an d   h ig h ly   p r ec i s e,   y et  u n co v er in g   th em   n ec ess itates  a  s u b s tan tial   am o u n t  o f   ef f o r t.           Fig u r e  2 .   Fiv e - jo i n t r o b o tic  ar m     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I AE S  I n t  J   R o b   &   A u to m   I SS N:   2722 - 2 5 8 6       P o s itio n   a n d   o r ien ta tio n   a n a ly s is   o f J u p iter   r o b o t a r m  fo r   n a vig a tio n   s ta b ilit y  ( Oma r   S h a la s h )   5   T ab le  1 .   DH - m o d el  p ar a m eter s   i   αi − 1   ai − 1   d i   θ i   1   0   0   a 1   θ 1   2   − 9 0 °   0   0   θ 2   3   0   L 2   0   θ 3   4   0   L 3   0   θ 4   5   0   L 4   0   0       3 . 1 .     G eo m e t ric  s o lutio n   T h e  g e o m etr ic  s o lu tio n   f o r   in v er s e  k in em atics  was  c h o s en   ac co r d in g   to   two   f ac to r s .   Firs t,  it  is   an   E f f icien t  s o lu tio n   f o r   s im p le  s tr u ctu r es  with   clo s ed - f o r m   s o lu tio n s ,   th u s   g r ea tly   r ed u ci n g   m an y   ca lc u latio n s   an d   in cr ea s in g   ef f icien c y .   Se co n d ,   th e  g e o m etr ic  s o lu tio n   is   ad ap tab le,   allo win g   m o r e  m o d if icatio n s   to   th e   ar m   with o u t  r e q u ir in g   an y   ch an g es  to   th e  i n v er s e  k in e m atics  m o d el,   as  lo n g   as  t h e  p ar am eter s   an d   co ef f icien ts   s tay   th e  s am e.   I n   co m p ar is o n   t o   o th er   m eth o d s ,   s u ch   as th e  alg eb r aic  tr ac k ,   th e   g eo m etr ic  s o lu tio n   is   v alu ed   f o r   its   ef f icien c y   in   less   co m p lex   s tr u ctu r es.  W h ile  th e  al g eb r aic   m eth o d   b o asts   g r ea ter   v er s atility   an d   ca n   h an d le  a  b r o a d er   s p ec tr u m   o f   r o b o tic  s y s tem s ,   it  m ay   g r ap p le  with   ch alle n g es,  p ar ticu lar ly   i n   s ce n ar io s   th at  in v o lv e   h ig h ly   n o n lin ea r   s y s tem s   [ 5 8 ] .   M o r e o v er ,   wh en   co m p ar e d   to   n u m er ical  s o lu tio n s   s u ch   as  n eu r o - f u zz y   m o d els,  asid e  f r o m   b ei n g   k n o wn   f o r   th eir   a d ap tab ilit y ,   th ey   in t r o d u ce   co m p lex ities   r elate d   to   co m p u tatio n al  c o s ts ,   in ter p r et ab ilit y ,   an d   d ata  r e q u ir em e n t s .   T h e  d ec is io n   to   ch o o s e  o n e  o f   th ese  m o d els  d ep en d s   o n   t h e  n ee d s   o f   th e  r o b o tic  s y s tem .   Nec ess itatin g   a  ca r e f u l  b alan ce   b etwe en   ad ap tab ilit y ,   co m p u tatio n al   r eq u i r em en ts ,   a n d   in ter p r etab ilit y   [ 5 9 ]   an d   co m p ar is o n   with   n ew  tech n i q u es,  s u ch   as  th e   u s e  o f   PS O.   co m b in ed   with   POSIX  th r ea d s   f o r   in v er s e  k in e m atics.  W h ile  th is   in n o v ativ e   s tr ateg y   h o l d s   p r o m is e  b y   f ac ilit atin g   p ar allelis m   an d   p o ten tial  s p ee d u p ,   it  p r esen ts   ch allen g es  r elate d   to   th r ea d   s y n ch r o n izatio n ,   lo ad   b alan cin g ,   an d   s y s tem   co m p l ex ity .   R ig o r o u s   test in g   an d   v alid atio n   u n d e r   v ar io u s   co n d i tio n s   is   es s en tial  to   ac cu r ately   ev alu ate  its   p er f o r m an ce   [ 5 9 ] .   Af ter   ca r ef u ll y   c o n s id er in g   t h ese  f ac to r s ,   th e  g eo m etr ic  s o lu tio n   ap p r o ac h   em er g e d   as  th e  p r e f er r ed   ch o ice  in   th is   s tu d y .   I ts   ef f icien cy   in   h an d lin g   s im p le  s tr u ctu r es  an d     clo s ed   f o r m   s o lu tio n s ,   an d   t h e  ad ap tab ilit y   o f   t h e  g eo m e tr ic  s o lu tio n   allo w  f o r   d y n a m ic  ch an g es  in   lin k   len g th s   o r   th e  e n d - e f f ec to r   w h ile  m ain tain in g   th e   s am e  co n f ig u r atio n .   T h is   f ea tu r e  is   p a r ticu lar ly   b en e f icial    in   s ce n ar io s   wh e r e  alter atio n s   to   t h e  r o b o t’ s   s tr u ctu r e   ar e   r eq u ir ed .   I t   is   th e  m o s t  f it  s o l u tio n   f o r   J u p iter ’ s   r o b o tic  s y s tem   an d   its   u n iq u e  r eq u ir em e n ts .   T h e  to p   v ie w  o f   th e  r o b o tic  ar m ,   th e  v a lu e  o f   r 1 ,   u s in g   th e   Py th ag o r ea n   th eo r e m   in   ( 5 ) .   Giv en   th at  y o  is   th e  p o s itio n   o f   th e  en d   e f f ec to r   alo n g   th e   y - ax is   an d   x o  is   th e  p o s itio n   o f   th e  en d   ef f ec to r   alo n g   th e  x - ax is .     θ 4 = ta n − 1 ( )   ( 4 )     θ 1  r ep r esen ts   th e  r o tatio n al  jo i n t  o f   th e  ar m   ( b ase  jo in t) .   Gi v en   th at,   z 0  is   th e  d is tan ce   th e  en d   ef f ec to r   alo n g   th e  z - ax is ,   an d   a 0   is   th e  b ase  li n k   len g t h .   T h e  s id e  v iew  o f   th e  r o b o t ’ s   ar m :     1 = √ 0 2 + 2 ;   2 = 0 − 0 ;   3 = √ 1 2 + 2 2   ( 5 )     B y   ap p ly in g   t h e  co s in e  r u le  ( 6 )   o n   th e   r 3  lin k     ( 3 2 = 1 2 + 2 2 − 2 ⋅ 1 ⋅ 2 ⋅ c os α )   ( 6 )     T h e  an g le  α  ca n   b e  d en o ted   b y   ( 7 ) /     c os α = 1 2 + 2 2 − 3 2 2 ⋅ 1 ⋅ 2   ( 7 )     θ 2  an d   α  ar e  s u p p lem en tar y   an d   ca n   b e   o b tain e d   b y   ( 8 ) .     θ 2 = ( π − α ) ;   c os θ 2 = − c os α ;   θ 2 = c os − 1 ( 1 2 + 2 2 − ( 1 2 + 2 2 ) 2 ⋅ 1 ⋅ 2 )   ( 8 )     T h en ,   ap p ly in g   ( SOHC AHT O A)   tr ig o n o m etr ic  f u n ctio n s   ( 9 )   to   d ed u ce   th e  an g les eq u atio n .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 7 2 2 - 2 5 8 6   I AE S  I n t  J   R o b   &   A u to m ,  Vo l .   1 4 ,   No .   1 ,  Ma r ch   20 2 5 :   1 - 1 0   6   θ 1 = γ − β ; t a n β = 2 sin θ 2 1 + 2 cos θ 2 ; t a n γ = 2 1 ; β = t a n − 1 ( 2 sin θ 2 1 + 2 cos θ 2 ) ; γ = t a n − 1 ( 2 1 )   ( 9 )     T h is   r ep r esen ts   th e  r esu lt o f   s u b s titu tin g   p r ev io u s   eq u atio n s   t o   r esu lt in   ( 1 0 ) .       1 = ta n − 1 ( 2 1 ) − ta n − 1 ( 2 s in 2 1 + 2 c os 2 )   ( 10 )     Fin ally ,   we  ca lcu late   th e   an g l es  o f   m o v em e n t  in   th e   eq u atio n s   b elo w   wh er e   θ base   r ep r esen ts   th e  b ase  r o tatio n   an g le,   an d   φ  is   th e  E u ler   a n g le .     be nc   = ta n − 1 ( ) ;   = 1 + 2 + 3 ;   3 = − ( 1 + 2 )   ( 11 )       4.   RE SU L T S   A  s et  o f   to o ls   an d   lib r ar ies  h av e  b ee n   u s ed   to   im p lem e n t  an d   test   th e  r o b o t’ s   ar m   in   a  s im u latio n .   First,  a  v is u aliza tio n   o f   th e  r o b o t’ s   r o b o tic  a r m   u s in g   t h e  ”Visu alize   Kin em atics”  lib r ar y   o n   Py th o n   as seen   in     Fig u r e .   I n   th is   lib r ar y   in   Py th o n ,   th e   k in em atics  m o d el  is   i m p lem en ted   a n d   test ed .   T h e  r o b o t’ s   en d - ef f ec to r   is   g iv e n   a   lo ca tio n   an d   o r ien tatio n ,   th ese  c o o r d i n ate s   ar e  co m p ar e d   with   th e  o r ig in   co o r d in ate  f r a m e   to   p r o v e  ac cu r ac y .           Fig u r e   3 .   Kin em atics  v is u aliza tio n       I n   th e  p r o p o s ed   s tu d y ,   we  em p lo y ed   a  v er s atile  r o b o t  eq u ip p ed   with   an   ad v an ce d   a r m   an d   a  m u lti - Ast r a  d ep th   ca m er a.   T h e  ex p er im en ts   wer e  co n d u cted   in   d iv er s e  en v ir o n m e n ts ,   s u ch   as  k itch en   an d   liv in g   r o o m   s ettin g s ,   to   ass ess   th e  r o b o t’ s   a b ilit y   to   au to n o m o u s ly   n av ig ate,   d etec t  d i f f er en t   tar g et  o b jects  with   d if f er en t  d im e n s io n s   an d   g r as p in g   p o in ts   an d   ce n te r   o f   m ass ,   an d   p er f o r m   p r ec is e  ar m   m an ip u latio n s ,   f o r   th e   ar m ’ s   p o s itio n   s ee   Fig u r e  3 .   T h e  r o b o t’ s   en d   ef f ec to r   was  d e s ig n ed   f o r   ad ap ta b ilit y ,   allo wi n g   f o r   th e   g r asp in g   o f   v ar i o u s   o b jects a n d   th eir   d e liv er y   to   th e  u s er .   No tab ly ,   th e   r o b o t’ s   en d   ef f ec to r   is   a  m o d u lar   c o m p o n e n t  th at  ca n   b e  c h an g e d   o r   m o d if ied   t o   p er f o r m   v a r io u s   task s .   T h e   ad ap tatio n   also   in v o lv es  twea k i n g   o f   th e   lin k   len g th s   wh ic h   i s   p o s s ib le  b u t  d o es   n o t  p o s e  an y   is s u e  f o r   in v e r s e  k in em atics.  W ith   r esp ec t  t o   th is   f ea tu r e,   th e   r o b o t  b ec o m es  m o r e  f lex ib le ,   p er f o r m in g   d iv er s e  o p e r atio n s   in   v ar io u s   s ettin g s   with   h ig h   a cc u r ac y   an d   p e r f o r m an ce .     4 . 1 .     F ina l  t a s k   Sen s o r s   co u p led   with   alg o r ith m s   en ab led   th e  r o b o t   to   m o v e   p r ec is ely   to   th e   p r ed ef in e d   wa y p o in t.   At  th is   p o in t,  th e  r o b o t  s tar ted   3 D  lo ca lizatio n   o f   t h e  b all  o n   th e  s p o t  b y   m u ltip le  astra - d ep th   ca m er as  wit h   r esp ec tiv e  x ,   y ,   an d   z   co o r d i n ates.  Su b s eq u en tly ,   th e   r o b o t  s ea m less ly   tr an s itio n ed   to   ar m   m an ip u latio n ,   em p lo y in g   in v er s e  k in em atics to   ca lcu late  jo in t a n g les f o r   an   ac cu r ate  g r asp   a n d   r elo ca tio n   o f   th e  b all.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I AE S  I n t  J   R o b   &   A u to m   I SS N:   2722 - 2 5 8 6       P o s itio n   a n d   o r ien ta tio n   a n a ly s is   o f J u p iter   r o b o t a r m  fo r   n a vig a tio n   s ta b ilit y  ( Oma r   S h a la s h )   7   4 . 2 .     Va lid a t i o n   Valid atin g   th e  ac cu r ac y   a n d   r eliab ilit y   o f   th e  p r o p o s ed   in v e r s e  k in em atics  m o d el  is   cr u cial  to   en s u r e   its   ap p licab ilit y   an d   ef f ec tiv en ess   in   p r ac tical  s ce n ar io s .   T o   in itiate  th e  v alid atio n ,   an   e x p e r im en tal  s etu p   was  d esig n ed   b y   m an u ally   p o s itio n in g   th e  en d   ef f ec to r   to   a  p r ed ef in ed   p o in t  in   s p ac e  an d   m ea s u r in g   th e  jo in   an g les  θ 1 , θ 2  an d   θ 4 ,   th en   cr o s s - v alid atin g   th e  m ea s u r ed   v al u e s   with   th e  p r o p o s ed   m o d el.   T h e  en d   ef f ec to r   was  p lace d   at  p o in t  ( 1 0 , 0 , 1 4 )   in   s p ac e  w h ich   co r r esp o n d s   to   x ,   y,   z   c o o r d in ates   r esp ec tiv ely ,   th en   th e  jo in t a n g les we r e  m ea s u r ed   θ 1  = 0 ° ,  θ 2  =  9 0 °   an d   θ 4  = 0 °   an d   g iv en   th e  lin k   len g th s   o f   th e   r o b o t  ar m   l 1  =  10   cm ,  l 2  =  1 0    cm   an d   a 0  =  4   cm .   we  s u b s titu te  in   ( 4 ) ,   ( 8 ) ,   ( 9 )   to   o b tain   th at  th e  r esu lt  o f   th e   jo in t a n g les  θ 1  =  0 ° ,  θ 2  =  9 0 °   a n d   θ 4  =  0 ° ,   s ee   Fig u r e  1 .       5.   CO NCLU SI O N   I n   o r d e r   to   d ev elo p   a  r o b u s t   k in em atic  m o d el  f o r   J u p iter ’ s   r o b o tic  ar m ,   we  p r esen ted   an   ex ac t  f o r war d   a n d   i n v er s e  k in e m atics  s o lu tio n ,   en co m p ass in g   a  s tep - by - s tep   d er iv atio n   o f   a  h o m o g en eo u s   tr an s f o r m atio n   m atr ix ,   d eter m in atio n   o f   o r ien tatio n ,   p o s itio n ,   an d   E u ler   an g les,   cu lm in at ed   in   a  s tr ea m lin e d   d ir ec t  k in em atic  s o lu tio n ,   f o ll o wed   b y   th e  s im p lific atio n   o f   d ir ec t  k in em atic  m atr ices.  T h is   co n tr ib u tio n   n o t   o n ly   im p r o v es  th e  r o b o t’ s   m o tio n   c o n tr o l   b u t   also   alig n s   with   its   ed u ca tio n al  o b jectiv es  b y   f ac ilit atin g   au to n o m o u s   n av ig atio n   an d   e n h an cin g   lear n in g   ex p e r ien ce s .   W h ile  th is   s tu d y   p r esen ts   a  s o lid   f o u n d atio n ,   f u tu r e  w o r k   co u ld   ap p ly   th e   k in em atic  m o d el  to   r ea l - life   s ce n ar io s   an d   a d ap tiv e   lear n i n g   m ec h an is m s   to   f u r th er   a d v an ce   J u p iter ’ s   ed u c atio n al  co n tr ib u tio n s .       RE F E R E NC E S   [ 1 ]   M .   S .   K a i ser,  S .   A l   M a mu n ,   M .   M a h mu d ,   a n d   M .   H .   Ta n i a ,   “ H e a l t h c a r e   r o b o t s  t o   c o m b a t   C O V I D - 1 9 , ”   i n   L e c t u re  N o t e s   o n   D a t a   En g i n e e ri n g   a n d   C o m m u n i c a t i o n s  T e c h n o l o g i e s ,   v o l .   6 0 ,   S p r i n g e r   S i n g a p o r e ,   2 0 2 1 ,   p p .   8 3 – 9 7 .   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / 9 7 8 - 9 8 1 - 15 - 9 6 8 2 - 7 _ 1 0 .   [ 2 ]   J.  H o l l a n d   e t   a l . ,   “ S e r v i c e   r o b o t s  i n   t h e   h e a l t h c a r e   s e c t o r , ”   R o b o t i c s ,   v o l .   1 0 ,   n o .   1 ,   M a r .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / r o b o t i c s 1 0 0 1 0 0 4 7 .   [ 3 ]   I .   M .   G a b e r ,   O .   S h a l a sh ,   a n d   M .   S .   H a mad ,   “ O p t i mi z e d   i n t e r - t u r n   s h o r t   c i r c u i t   f a u l t   d i a g n o si s  f o r   i n d u c t i o n   m o t o r s  u s i n g   n e u r a l   n e t w o r k s wi t h   Le Le R U , ”   F e b .   2 0 2 3 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / C P E R E 5 6 5 6 4 . 2 0 2 3 . 1 0 1 1 9 6 1 8 .   [ 4 ]   A .   K h a l e d ,   O .   S h a l a s h ,   a n d   O .   I smae i l ,   “ M u l t i p l e   o b j e c t s   d e t e c t i o n   a n d   l o c a l i z a t i o n   u si n g   d a t a   f u s i o n , ”   D e c .   2 0 2 3 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C A R C E 5 9 2 5 2 . 2 0 2 4 . 1 0 4 9 2 6 0 9 .   [ 5 ]   O .   S h a l a s h ,   “ D e s i g n   a n d   d e v e l o p me n t   o f   a u t o n o m o u s  r o b o t i c   m a c h i n e   f o r   k n e e   a r t h r o p l a st y , ”   P h . D .   d i ssert a t i o n ,   D e p a r t m e n t   o f   B i o me d i c a l   E n g i n e e r i n g ,   U n i v e r si t y   o f   S t r a t h c l y d e ,   2 0 1 8 .   [ 6 ]   S .   K .   K a v o u s si ,   K .   M .   K a v o u ss i ,   a n d   D .   I .   Le b o v i c ,   “ R o b o t i c - a ss i st e d   t u b a l   a n a st o m o si s   w i t h   o n e - s t i t c h   t e c h n i q u e , ”   J o u rn a l   o f   Ro b o t i c   S u r g e r y ,   v o l .   8 ,   n o .   2 ,   p p .   1 3 3 – 1 3 6 ,   D e c .   2 0 1 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 1 7 0 1 - 0 1 3 - 0 4 4 2 - z.   [ 7 ]   O .   S h a l a s h   a n d   P .   R o w e ,   “ C o m p u t e r - a ssi st e d   r o b o t i c   s y st e m   f o r   a u t o n o m o u s   u n i c o m p a r t me n t a l   k n e e   a r t h r o p l a st y , ”   Al e x a n d r i a   En g i n e e ri n g   J o u rn a l ,   v o l .   7 0 ,   p p .   4 4 1 – 4 5 1 ,   M a y   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . a e j . 2 0 2 3 . 0 3 . 0 0 5 .   [ 8 ]   E.   K h a t a b ,   A .   O n s y ,   M .   V a r l e y ,   a n d   A .   A b o u e l f a r a g ,   “ A   l i g h t w e i g h t   n e t w o r k   f o r   r e a l - t i me   r a i n   s t r e a k s  a n d   r a i n   a c c u m u l a t i o n   r e mo v a l   f r o m  s i n g l e   i ma g e s  c a p t u r e d   b y   A V s, ”   A p p l i e d   S c i e n c e s   ( S w i t ze rl a n d ) ,   v o l .   1 3 ,   n o .   1 ,   D e c .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / a p p 1 3 0 1 0 2 1 9 .   [ 9 ]   M .   R o c h e ,   “ Th e   M A K O   r o b o t i c - a r m  k n e e   a r t h r o p l a s t y   sy st e m,”   Ar c h i v e s  o f   O rt h o p a e d i c   a n d   T ra u m a   S u rg e ry ,   v o l .   1 4 1 ,   n o .   1 2 ,   p p .   2 0 4 3 – 2 0 4 7 ,   N o v .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 0 0 4 0 2 - 0 2 1 - 0 4 2 0 8 - 0.   [ 1 0 ]   B .   Y a n ,   P .   F a n ,   X .   Le i ,   Z .   L i u ,   a n d   F .   Y a n g ,   “ A   r e a l - t i m e   a p p l e   t a r g e t s  d e t e c t i o n   me t h o d   f o r   p i c k i n g   r o b o t   b a se d   o n   i m p r o v e d   Y O LO v 5 , ”   Re m o t e   S e n s i n g ,   v o l .   1 3 ,   n o .   9 ,   A p r .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / r s 1 3 0 9 1 6 1 9 .   [ 1 1 ]   A .   A b o u e l f a r a g ,   M .   A .   El s h e n a w y ,   a n d   E.   A .   K h a t t a b ,   “ A c c e l e r a t i n g   so b e l   e d g e   d e t e c t i o n   u si n g   c o mp r e sso r   c e l l s   o v e r   F P G A s,”   i n   S m a r t   T e c h n o l o g y   Ap p l i c a t i o n s   i n   B u si n e ss E n v i r o n m e n t s ,   I G I   G l o b a l ,   2 0 1 7 ,   p p .   1 – 2 1 .   d o i :   1 0 . 4 0 1 8 / 9 7 8 - 1 - 5 2 2 5 - 2 4 9 2 - 2 . c h 0 0 1 .   [ 1 2 ]   H .   S a i d   e t   a l . ,   “ F o r e a r m  i n t r a v e n o u s   d e t e c t i o n   a n d   l o c a l i z a t i o n   f o r   a u t o n o mo u s  v e i n   i n j e c t i o n   u si n g   c o n t r a st - l i m i t e d   a d a p t i v e   h i s t o g r a m   e q u a l i z a t i o n   a l g o r i t h m, ”   A p p l i e d   S c i e n c e s (S w i t zer l a n d ) ,   v o l .   1 4 ,   n o .   1 6 ,   A u g .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / a p p 1 4 1 6 7 1 1 5 .   [ 1 3 ]   M .   E l k h o l y ,   O .   S h a l a sh ,   M .   S .   H a ma d ,   a n d   M .   S .   S a r a y a ,   “ Em p o w e r i n g   t h e   g r i d :   a   c o m p r e h e n si v e   r e v i e w   o f   a r t i f i c i a l   i n t e l l i g e n c e  t e c h n i q u e s  i n   smar t   g r i d s, ”   i n   2 0 2 4   I n t e rn a t i o n a l   T e l e c o m m u n i c a t i o n s  C o n f e re n c e ,   I T C - Eg y p t   2 0 2 4 ,   Ju l .   2 0 2 4 ,   v o l .   1 5 ,   p p .   5 1 3 – 5 1 8 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I TC - Eg y p t 6 1 5 4 7 . 2 0 2 4 . 1 0 6 2 0 5 4 3 .   [ 1 4 ]   J.  D e n a v i t   a n d   R .   S .   H a r t e n b e r g ,   “ A   k i n e ma t i c   n o t a t i o n   f o r   l o w e r - p a i r   mec h a n i sms   b a se d   o n   ma t r i c e s, ”   J o u r n a l   o f   Ap p l i e d   Me c h a n i c s ,   v o l .   2 2 ,   n o .   2 ,   p p .   2 1 5 – 2 2 1 ,   J u n .   1 9 5 5 ,   d o i :   1 0 . 1 1 1 5 / 1 . 4 0 1 1 0 4 5 .   [ 1 5 ]   C .   K l u g ,   D .   S c h mal st i e g ,   T .   G l o o r ,   a n d   C .   A r t h ,   “ A   c o m p l e t e   w o r k f l o w   f o r   a u t o ma t i c   f o r w a r d   k i n e m a t i c s  m o d e l   e x t r a c t i o n   o f   r o b o t i c   t o t a l   st a t i o n s   u si n g   t h e   D e n a v i t - H a r t e n b e r g   c o n v e n t i o n , ”   J o u r n a l   o f   I n t e l l i g e n t   a n d   Ro b o t i c   S y st e m s:   T h e o r y   a n d   Ap p l i c a t i o n s ,   v o l .   9 5 ,   n o .   2 ,   p p .   3 1 1 – 3 2 9 ,   S e p .   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 0 8 4 6 - 0 1 8 - 0 9 3 1 - 4.   [ 1 6 ]   M .   F l a n d e r s  a n d   R .   C .   K a v a n a g h ,   “ B u i l d - a - r o b o t :   U s i n g   v i r t u a l   r e a l i t y   t o   v i su a l i z e   t h e   D e n a v i t - H a r t e n b e r g   p a r a m e t e r s,”   C o m p u t e r   A p p l i c a t i o n s i n   En g i n e e ri n g   E d u c a t i o n ,   v o l .   2 3 ,   n o .   6 ,   p p .   8 4 6 – 8 5 3 ,   A p r .   2 0 1 5 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 2 / c a e . 2 1 6 5 6 .   [ 1 7 ]   A .   C .   R e d d y ,   “ D i f f e r e n c e   b e t w e e n   D e n a v i t   -   H a r t e n b e r g   ( D - H )   c l a ss i c a l   a n d   m o d i f i e d   c o n v e n t i o n s  f o r   f o r w a r d   k i n e m a t i c s  o f   r o b o t s   w i t h   c a se   st u d y , ”   i n   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   Ad v a n c e d   M a t e r i a l s a n d   m a n u f a c t u r i n g   T e c h n o l o g i e s  ( AM MT) ,   2 0 1 4 ,   p p .   2 6 7 – 2 8 6 .   [ 1 8 ]   P .   I .   C o r k e ,   “ A   si m p l e   a n d   s y st e ma t i c   a p p r o a c h   t o   a ssi g n i n g   D e n a v i t - H a r t e n b e r g   p a r a me t e r s, ”   I E EE   T ra n s a c t i o n s  o n   Ro b o t i c s ,  v o l .   2 3 ,   n o .   3 ,   p p .   5 9 0 – 5 9 4 ,   J u n .   2 0 0 7 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / T R O . 2 0 0 7 . 8 9 6 7 6 5 .   [ 1 9 ]   S .   S h i m,   S .   Le e ,   S .   J o o ,   a n d   J.  S e o ,   “ D e n a v i t - H a r t e n b e r g   n o t a t i o n - b a se d   k i n e m a t i c   c o n s t r a i n t   e q u a t i o n s  f o r   f o r w a r d   k i n e ma t i c s  o f   t h e   3 - 6   S t e w a r t   p l a t f o r m , ”   J o u r n a l   o f   Me c h a n i sm s  a n d   Ro b o t i c s ,   v o l .   1 4 ,   n o .   5 ,   M a r .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 1 5 / 1 . 4 0 5 3 8 2 2 .   [ 2 0 ]   R .   I ssa  e t   a l . ,   “ A   d a t a - d r i v e n   d i g i t a l   t w i n   o f   e l e c t r i c   v e h i c l e   Li - I o n   b a t t e r y   st a t e - of - c h a r g e   e st i ma t i o n   e n a b l e d   b y   d r i v i n g   b e h a v i o r   a p p l i c a t i o n   p r o g r a mm i n g   i n t e r f a c e s , ”   Ba t t e r i e s ,   v o l .   9 ,   n o .   1 0 ,   O c t .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / b a t t e r i e s 9 1 0 0 5 2 1 .   [ 2 1 ]   S .   K a r m a k a r   a n d   C .   J.   T u r n e r ,   “ F o r w a r d   k i n e ma t i c s   so l u t i o n   f o r   a   g e n e r a l   S t e w a r t   p l a t f o r m  t h r o u g h   i t e r a t i o n - b a sed   si mu l a t i o n , ”   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   A d v a n c e d   M a n u f a c t u ri n g   T e c h n o l o g y ,   v o l .   1 2 6 ,   n o .   1 – 2 ,   p p .   8 1 3 – 8 2 5 ,   F e b .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 0 0 1 7 0 - Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 7 2 2 - 2 5 8 6   I AE S  I n t  J   R o b   &   A u to m ,  Vo l .   1 4 ,   No .   1 ,  Ma r ch   20 2 5 :   1 - 1 0   8   0 2 3 - 1 1 1 3 0 - 9.   [ 2 2 ]   S .   K u c u k   a n d   Z .   B i n g u l ,   “ R o b o t   k i n e mat i c s :   F o r w a r d   a n d   i n v e r se  k i n e m a t i c s, ”   i n   I n d u s t ri a l   Ro b o t i c s:   T h e o r y ,   M o d e l l i n g   a n d   C o n t r o l ,   P r o   L i t e r a t u r   V e r l a g ,   G e r ma n y   /   A R S ,   A u st r i a ,   2 0 0 6 .   d o i :   1 0 . 5 7 7 2 / 5 0 1 5 .   [ 2 3 ]   O .   M a r t í n e z   a n d   R .   C a mp a ,   “ C o m p a r i n g   m e t h o d s  u si n g   h o m o g e n e o u s  t r a n sf o r mat i o n   m a t r i c e s   f o r   k i n e m a t i c s  m o d e l i n g   o f   r o b o t   man i p u l a t o r s, ”   i n   Me c h a n i sm s   a n d   M a c h i n e   S c i e n c e ,   v o l .   9 4 ,   S p r i n g e r   I n t e r n a t i o n a l   P u b l i s h i n g ,   2 0 2 1 ,   p p .   1 1 0 – 1 1 8 .   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / 9 7 8 - 3 - 0 3 0 - 6 0 3 7 2 - 4 _ 1 3 .   [ 2 4 ]   T.   P .   S i n g h ,   P .   S u r e sh ,   a n d   S .   C h a n d a n ,   “ F o r w a r d   a n d   i n v e r se   k i n e ma t i c   a n a l y si s  o f   r o b o t i c   ma n i p u l a t o r s,”   I n t e rn a t i o n a l   Re se a r c h   J o u rn a l   o f   En g i n e e ri n g   a n d   T e c h n o l o g y ( I RJ ET) ,   v o l .   4 ,   n o .   2 ,   p p .   1 4 5 9 – 1 4 6 9 ,   2 0 1 7 .   [ 2 5 ]   J.  R .   O r t i z - Z a c a r i a s ,   Y .   S .   V a l e n z u e l a - Li n o ,   J.   A st o - Ev a n g e l i s t a ,   a n d   D .   H u a ma n c h a h u a ,   “ K i n e ma t i c   p o si t i o n   a n d   o r i e n t a t i o n   a n a l y si s   o f   a   4   D o F   o r t h o s i s  f o r   k n e e   a n d   a n k l e   r e h a b i l i t a t i o n , ”   i n   2 0 2 1   6 t h   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   Ro b o t i c s   a n d   A u t o m a t i o n   En g i n e e ri n g ,   I C RAE   2 0 2 1 ,   N o v .   2 0 2 1 ,   v o l .   1 8 ,   p p .   1 4 1 – 1 4 6 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C R A E 5 3 6 5 3 . 2 0 2 1 . 9 6 5 7 8 1 7 .   [ 2 6 ]   G .   D u d e k   a n d   M .   Je n k i n ,   C o m p u t a t i o n a l   p ri n c i p l e s  o f   m o b i l e   r o b o t i c s .   C a m b r i d g e   U n i v e r si t y   P r e ss,  2 0 1 0 .   d o i :   1 0 . 1 0 1 7 / c b o 9 7 8 0 5 1 1 7 8 0 9 2 9 .   [ 2 7 ]   P .   C u r t i s,  C .   S .   Y a n g ,   a n d   P .   P a y e u r ,   “ A n   i n t e g r a t e d   r o b o t i c   m u l t i - m o d a l   r a n g e   s e n si n g   sy st e m,”   i n   C o n f e re n c e   Re c o rd   -   I EE E   I n st r u m e n t a t i o n   a n d   M e a s u rem e n t   T e c h n o l o g y   C o n f e re n c e ,   2 0 0 5 ,   v o l .   3 ,   p p .   1 9 9 1 – 1 9 9 6 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / i m t c . 2 0 0 5 . 1 6 0 4 5 2 0 .   [ 2 8 ]   M .   Y a sser,   O .   S h a l a s h ,   a n d   O .   I smai l ,   “ O p t i m i z e d   d e c e n t r a l i z e d   sw a r m  c o mm u n i c a t i o n   a l g o r i t h ms   f o r   e f f i c i e n t   t a sk   a l l o c a t i o n   a nd  p o w e r   c o n su m p t i o n   i n   sw a r m   r o b o t i c s , ”   R o b o t i c s ,   v o l .   1 3 ,   n o .   5 ,   A p r .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / r o b o t i c s1 3 0 5 0 0 6 6 .   [ 2 9 ]   F .   J.   M u r r a y ,   “ P e r t u r b a t i o n   t h e o r y   a n d   Li e   a l g e b r a s , ”   J o u rn a l   o f   Ma t h e m a t i c a l   P h y s i c s ,   v o l .   3 ,   n o .   3 ,   p p .   4 5 1 – 4 6 8 ,   M a y   1 9 6 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 6 3 / 1 . 1 7 2 4 2 4 5 .   [ 3 0 ]   F .   C .   P a r k ,   “ C o mp u t a t i o n a l   a s p e c t s   o f   t h e   p r o d u c t - of - e x p o n e n t i a l s  f o r mu l a   f o r   r o b o t   k i n e m a t i c s, ”   I E EE  T ra n s a c t i o n s  o n   Au t o m a t i c   C o n t ro l ,   v o l .   3 9 ,   n o .   3 ,   p p .   6 4 3 – 6 4 7 ,   M a r .   1 9 9 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / 9 . 2 8 0 7 7 9 .   [ 3 1 ]   H .   E .   El s a y e d ,   N .   S .   Ta w f i k ,   O .   S h a l a sh ,   a n d   O .   I smai l ,   “ En h a n c i n g   h u m a n   e m o t i o n   c l a ss i f i c a t i o n   i n   h u ma n - r o b o t   i n t e r a c t i o n , ”   i n   2 0 2 4   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   M a c h i n e   I n t e l l i g e n c e   a n d   S m a rt   I n n o v a t i o n ,   I C MIS I   2 0 2 4   -   Pr o c e e d i n g s ,   M a y   2 0 2 4 ,   p p .   1 9 – 2 4 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C M I S I 6 1 5 1 7 . 2 0 2 4 . 1 0 5 8 0 1 5 2 .   [ 3 2 ]   I .   C h e n   a n d   G .   Y a n g ,   “ K i n e ma t i c   c a l i b r a t i o n   o f   mo d u l a r   r e c o n f i g u r a b l e   r o b o t s  u si n g   p r o d u c t ‐ o f ‐ e x p o n e n t i a l s fo r mu l a , ”   J o u r n a l   o f   Ro b o t i c   S y s t e m s ,   v o l .   1 4 ,   n o .   1 1 ,   p p .   8 0 7 – 8 2 1 ,   N o v .   1 9 9 7 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 2 / ( s i c i ) 1 0 9 7 - 4 5 6 3 ( 1 9 9 7 1 1 ) 1 4 : 1 1 < 8 0 7 : : a i d - r o b 4 > 3 . 3 . c o ; 2 - 3.   [ 3 3 ]   C .   H e ,   S .   W a n g ,   Y .   X i n g ,   a n d   X .   W a n g ,   “ K i n e ma t i c s  a n a l y s i s  o f   t h e   c o u p l e d   t e n d o n - d r i v e n   r o b o t   b a s e d   o n   t h e   p r o d u c t - of - e x p o n e n t i a l s  f o r m u l a , ”   M e c h a n i sm   a n d   Ma c h i n e   T h e o ry ,   v o l .   6 0 ,   p p .   9 0 – 1 1 1 ,   F e b .   2 0 1 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . me c h m a c h t h e o r y . 2 0 1 2 . 1 0 . 0 0 2 .   [ 3 4 ]   J.  Y a n g   a n d   Z .   Jas o n   G e n g ,   “ C l o se d   f o r m  f o r w a r d   k i n e ma t i c s  so l u t i o n   t o   a   c l a ss  o f   h e x a p o d   r o b o t s , ”   I E EE   T ra n s a c t i o n s  o n   Ro b o t i c s  a n d   Au t o m a t i o n ,   v o l .   1 4 ,   n o .   3 ,   p p .   5 0 3 – 5 0 8 ,   J u n .   1 9 9 8 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / 7 0 . 6 7 8 4 6 0 .   [ 3 5 ]   M .   A .   A l i ,   H .   A .   P a r k ,   a n d   C .   S .   G .   Le e ,   “ C l o se d - f o r m   i n v e r se  k i n e ma t i c   j o i n t   s o l u t i o n   f o r   h u ma n o i d   r o b o t s , ”   i n   I EE E/ R S J   2 0 1 0   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   I n t e l l i g e n t   Ro b o t s   a n d   S y s t e m s,   I RO S   2 0 1 0   -   C o n f e re n c e   Pr o c e e d i n g s ,   O c t .   2 0 1 0 ,   p p .   7 0 4 – 7 0 9 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I R O S . 2 0 1 0 . 5 6 4 9 8 4 2 .   [ 3 6 ]   Y .   Li u ,   M .   K o n g ,   N .   W a n ,   a n d   P .   B e n - Tz v i ,   “ A   g e o m e t r i c   a p p r o a c h   t o   o b t a i n   t h e   c l o se d - f o r m   f o r w a r d   k i n e ma t i c s  o f   H 4   p a r a l l e l   r o b o t , ”   J o u r n a l   o f   M e c h a n i sm s a n d   R o b o t i c s ,   v o l .   1 0 ,   n o .   5 ,   J u l .   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 1 1 1 5 / 1 . 4 0 4 0 7 0 3 .   [ 3 7 ]   S .   Te j o m u r t u l a   a n d   S .   K a k ,   “ I n v e r s e   k i n e m a t i c s  i n   r o b o t i c s  u si n g   n e u r a l   n e t w o r k s,”   I n f o rm a t i o n   sc i e n c e s ,   v o l .   1 1 6 ,   n o .   2 ,   p p .   1 4 7 – 1 6 4 ,   J a n .   1 9 9 9 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / S 0 0 2 0 - 0 2 5 5 ( 9 8 ) 1 0 0 9 8 - 1.   [ 3 8 ]   J.  A .   A b d o r - S i e r r a ,   E.   A .   M e r c h á n - C r u z ,   a n d   R .   G .   R o d r í g u e z - C a ñ i z o ,   “ A   c o m p a r a t i v e   a n a l y si s  o f   me t a h e u r i s t i c   a l g o r i t h ms  f o r   so l v i n g   t h e   i n v e r s e   k i n e ma t i c s   o f   r o b o t   ma n i p u l a t o r s,”   R e su l t s  i n   En g i n e e r i n g ,   v o l .   1 6 ,   D e c .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . r i n e n g . 2 0 2 2 . 1 0 0 5 9 7 .   [ 3 9 ]   A. - V .   D u k a ,   “ N e u r a l   n e t w o r k   b a s e d   i n v e r se  k i n e ma t i c s  s o l u t i o n   f o r   t r a j e c t o r y   t r a c k i n g   o f   a   r o b o t i c   a r m, ”   Pr o c e d i a   T e c h n o l o g y ,  v o l .   1 2 ,   p p .   2 0 – 2 7 ,   2 0 1 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . p r o t c y . 2 0 1 3 . 1 2 . 4 5 1 .   [ 4 0 ]   H .   H a d f i e l d ,   L .   W e i ,   a n d   J.  La se n b y ,   “ Th e   f o r w a r d   a n d   i n v e r se  k i n e mat i c s   o f   a   d e l t a   r o b o t , ”   i n   L e c t u re   N o t e s  i n   C o m p u t e r   S c i e n c e   ( i n c l u d i n g   s u b ser i e s  L e c t u r e   N o t e s  i n   Ar t i f i c i a l   I n t e l l i g e n c e   a n d   L e c t u re   N o t e s  i n   Bi o i n f o rm a t i c s) ,   v o l .   1 2 2 2 1   LN C S ,   S p r i n g e r   I n t e r n a t i o n a l   P u b l i s h i n g ,   2 0 2 0 ,   p p .   4 4 7 – 4 5 8 .   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / 9 7 8 - 3 - 030 - 6 1 8 6 4 - 3 _ 3 8 .   [ 4 1 ]   D .   R .   P a r h i ,   B .   B .   V .   L.   D e e p a k ,   a n d   A .   A mr i t ,   “ F o r w a r d   a n d   i n v e r se  k i n e mat i c   m o d e l s  f o r   a n   a r t i c u l a t e d   r o b o t i c   m a n i p u l a t o r , ”   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   Ar t i f i c i a l   I n t e l l i g e n c e   a n d   C o m p u t a t i o n a l   R e se a rc h ,   v o l .   4 ,   p p .   1 0 3 – 1 0 9 ,   2 0 1 3 .   [ 4 2 ]   A .   El - S h e r b i n y ,   M .   A .   El h o sse i n i ,   a n d   A .   Y .   H a i k a l ,   “ A   c o mp a r a t i v e   st u d y   o f   s o f t   c o mp u t i n g   me t h o d s t o   s o l v e   i n v e r se   k i n e m a t i c s   p r o b l e m, ”   A i n   S h a m s E n g i n e e r i n g   J o u rn a l ,   v o l .   9 ,   n o .   4 ,   p p .   2 5 3 5 – 2 5 4 8 ,   D e c .   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . a s e j . 2 0 1 7 . 0 8 . 0 0 1 .   [ 4 3 ]   M .   M e r e d i t h   a n d   S .   M a d d o c k ,   “ R e a l - t i m e   i n v e r s e   k i n e m a t i c s :   Th e   r e t u r n   o f   t h e   J a c o b i a n , ”   T e c h .   Re p .   C S - 04 - 0 6 ,   D e p a rt m e n t   o f   C o m p u t e r   S c i e n c e ,   p p .   1 – 1 5 ,   2 0 0 4 .   [ 4 4 ]   A .   A r i st i d o u   a n d   J .   La se n b y ,   “ I n v e r se   K i n e ma t i c s:   a   r e v i e w   o f   e x i s t i n g   t e c h n i q u e s a n d   i n t r o d u c t i o n   o f   a   n e w   f a st   i t e r a t i v e   s o l v e r , ”   T h e   L a n c e t ,   v o l .   1 5 8 ,   n o .   4 0 7 1 ,   2 0 0 9 .   [ 4 5 ]   R .   C .   O .   J e su s ,   L.   M o l i n a ,   E.   A .   N .   C a r v a l h o ,   a n d   E.   O .   F r e i r e ,   “ S i n g u l a r i t y - f r e e   i n v e r s e   k i n e mat i c s   w i t h   j o i n t   p r i o r i t i z a t i o n   f o r   man i p u l a t o r s, ”   J o u r n a l   o f   C o n t r o l ,   A u t o m a t i o n   a n d   El e c t r i c a l   S y s t e m s ,   v o l .   3 3 ,   n o .   3 ,   p p .   1 0 2 2 – 1 0 3 1 ,   Ja n .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 4 0 3 1 3 - 0 2 1 - 0 0 8 6 0 - 4.   [ 4 6 ]   A .   V o l i n s k i ,   Y .   Za i d e l ,   A .   S h a l u m o v ,   T.   D e W o l f ,   L .   S u p i c ,   a n d   E.   E z r a   Ts u r ,   “ D a t a - d r i v e n   a r t i f i c i a l   a n d   s p i k i n g   n e u r a l   n e t w o r k s   f o r   i n v e r se  k i n e ma t i c s i n   n e u r o r o b o t i c s,”   P a t t e r n s ,   v o l .   3 ,   n o .   1 ,   Ja n .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . p a t t e r . 2 0 2 1 . 1 0 0 3 9 1 .   [ 4 7 ]   B .   K e n w r i g h t ,   “ I n v e r se   k i n e ma t i c s   –   c y c l i c   c o o r d i n a t e   d e s c e n t   ( C C D ) , ”   J o u rn a l   o f   G r a p h i c s   T o o l s ,   v o l .   1 6 ,   n o .   4 ,   p p .   1 7 7 – 2 1 7 ,   O c t .   2 0 1 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 8 0 / 2 1 6 5 3 4 7 x . 2 0 1 3 . 8 2 3 3 6 2 .   [ 4 8 ]   G .   Te v a t i a   a n d   S .   S c h a a l ,   “ I n v e r s e   k i n e m a t i c s   f o r   h u ma n o i d   r o b o t s , ”   i n   Pr o c e e d i n g s - I E EE  I n t e rn a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   R o b o t i c s   a n d   Au t o m a t i o n ,   2 0 0 0 ,   v o l .   1 ,   p p .   2 9 4 – 2 9 9 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / R O B O T. 2 0 0 0 . 8 4 4 0 7 3 .   [ 4 9 ]   S .   O j h a ,   K .   L e o d l e r ,   a n d   T.   H .   W u ,   “ S i n g u l a r i t y - f r e e   i n v e r s e   k i n e m a t i c s  b y   c y c l i c   c o o r d i n a t e   d e s c e n t   o f   a   6   D O F   r o b o t i c   man i p u l a t o r , ”   i n   2 0 2 3   2 0 t h   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   U b i q u i t o u s   Ro b o t s ,   U R   2 0 2 3 ,   J u n .   2 0 2 3 ,   p p .   7 3 5 – 7 4 0 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / U R 5 7 8 0 8 . 2 0 2 3 . 1 0 2 0 2 4 0 6 .   [ 5 0 ]   H .   W u ,   J.  Y u ,   J.  P a n ,   G .   L i ,   a n d   X .   P e i ,   “ F B C C D :   a   f o r w a r d   a n d   b a c k w a r d   c y c l i c   i t e r a t i v e   s o l v e r   f o r   t h e   i n v e r se  k i n e ma t i c s  o f   c o n t i n u u m  r o b o t , ”   i n   L e c t u re   N o t e s  i n   M e c h a n i c a l   E n g i n e e r i n g ,   S p r i n g e r   N a t u r e   S i n g a p o r e ,   2 0 2 3 ,   p p .   3 2 9 – 3 4 5 .   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / 9 7 8 - 981 - 19 - 9 3 9 8 - 5 _ 1 8 .   [ 5 1 ]   J.  Te   L i n ,   C .   G i r e r d ,   J.  Y a n ,   J.  T.   H w a n g ,   a n d   T.   K .   M o r i m o t o ,   “ A   g e n e r a l i z e d   f r a mew o r k   f o r   c o n c e n t r i c   t u b e   r o b o t   d e si g n   u s i n g  g r a d i e n t - b a s e d   o p t i mi z a t i o n , ”   I EE E  T r a n s a c t i o n s  o n   Ro b o t i c s ,   v o l .   3 8 ,   n o .   6 ,   p p .   3 7 7 4 – 3 7 9 1 ,   D e c .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / T R O . 2 0 2 2 . 3 1 8 0 6 2 7 .   [ 5 2 ]   S .   W i l d ,   T.   Ze n g ,   A .   M o h a mm a d ,   J.  B i l l i n g h a m,   D .   A x i n t e ,   a n d   X .   D o n g ,   “ Ef f i c i e n t   a n d   sca l a b l e   i n v e r se  k i n e m a t i c s   f o r   c o n t i n u u m  r o b o t s , ”   I E E E   R o b o t i c s  a n d   A u t o m a t i o n   L e t t e rs ,   v o l .   9 ,   n o .   1 ,   p p .   3 7 5 – 3 8 1 ,   J a n .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / L R A . 2 0 2 3 . 3 3 3 1 2 9 1 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I AE S  I n t  J   R o b   &   A u to m   I SS N:   2722 - 2 5 8 6       P o s itio n   a n d   o r ien ta tio n   a n a ly s is   o f J u p iter   r o b o t a r m  fo r   n a vig a tio n   s ta b ilit y  ( Oma r   S h a la s h )   9   [ 5 3 ]   D .   W u ,   W .   Zh a n g ,   M .   Q i n ,   a n d   B .   X i e ,   “ I n t e r v a l   se a r c h   g e n e t i c   a l g o r i t h m  b a se d   o n   t r a j e c t o r y   t o   so l v e   i n v e r se  k i n e ma t i c s  o f   r e d u n d a n t   ma n i p u l a t o r s  a n d   i t s  a p p l i c a t i o n , ”   i n   Pr o c e e d i n g s   -   I E EE  I n t e rn a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   R o b o t i c s   a n d   Au t o m a t i o n ,   M a y   2 0 2 0 ,   v o l .   1 0 ,   p p .   7 0 8 8 – 7 0 9 4 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C R A 4 0 9 4 5 . 2 0 2 0 . 9 1 9 6 8 9 0 .   [ 5 4 ]   X .   W a n g ,   X .   L i u ,   L .   C h e n ,   a n d   H .   H u ,   “ D e e p - l e a r n i n g   d a m p e d   l e a s t   s q u a r e s  met h o d   f o r   i n v e r se   k i n e ma t i c s  o f   r e d u n d a n t   r o b o t s,”   Me a su r e m e n t :   J o u r n a l   o f   t h e   I n t e rn a t i o n a l   M e a s u rem e n t   C o n f e d e r a t i o n ,   v o l .   1 7 1 ,   F e b .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . me a su r e me n t . 2 0 2 0 . 10 8 8 2 1 .   [ 5 5 ]   M .   A h ma d ,   N .   K u mar,  a n d   R .   K u mari,   “ A   h y b r i d   g e n e t i c   a l g o r i t h m  a p p r o a c h   t o   s o l v e   i n v e r se  k i n e m a t i c s   o f   a   me c h a n i c a l   man i p u l a t o r , ”   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   S c i e n t i f i c   a n d   T e c h n o l o g y   Re s e a rc h ,   v o l .   8 ,   n o .   9 ,   p p .   1 7 7 2 – 1 7 8 2 ,   2 0 1 9 .   [ 5 6 ]   C .   T .   L e e   a n d   J .   Y .   C h a n g ,   “ A   w o r k sp a c e - a n a l y s i s - b a se d   g e n e t i c   a l g o r i t h m  f o r   so l v i n g   i n v e r se  k i n e ma t i c s   o f   a   m u l t i - f i n g e r e d   a n t h r o p o m o r p h i c   h a n d , ”   A p p l i e d   S c i e n c e s (S w i t zer l a n d ) ,   v o l .   1 1 ,   n o .   6 ,   M a r .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / a p p 1 1 0 6 2 6 6 8 .   [ 5 7 ]   “ Ju p i t e r 2 , ”   L a t t e l   Ro b o t i c s  -   R o b o t s .   h t t p s: / / l a t t e l r o b o t i c s. c o m/ h o me/ j u p i t e r - r o b o t   ( a c c e ss e d   A u g .   0 2 ,   2 0 2 4 ) .   [ 5 8 ]   E.   L a z a r e v sk a ,   “ A   n e u r o - f u z z y   m o d e l   o f   t h e   i n v e r se  k i n e ma t i c s  o f   a   4   D O F   r o b o t i c   a r m , ”   i n   Pro c e e d i n g s   -   2 0 1 2   1 4 t h   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   Mo d e l l i n g   a n d   S i m u l a t i o n ,   U K S i m   2 0 1 2 ,   M a r .   2 0 1 2 ,   p p .   3 0 6 – 3 1 1 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / U K S i m. 2 0 1 2 . 5 1 .   [ 5 9 ]   H .   D a n a c i ,   L.   A .   N g u y e n ,   T .   L.   H a r man ,   a n d   M .   P a g a n ,   “ I n v e r se  k i n e m a t i c s  f o r   ser i a l   r o b o t   ma n i p u l a t o r s  b y   p a r t i c l e   sw a r m   o p t i m i z a t i o n   a n d   P O S I X   t h r e a d s  i m p l e me n t a t i o n , ”   A p p l i e d   S c i e n c e s  ( S w i t zerl a n d ) ,   v o l .   1 3 ,   n o .   7 ,   p .   4 5 1 5 ,   A p r .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / a p p 1 3 0 7 4 5 1 5 .       B I O G RAP H I E S O F   AUTH O RS       O m a r   S h a la sh           is  a n   a ss istan t  p ro fe ss o r  a t  t h e   Ara b   Ac a d e m y   fo r  S c ien c e ,   Tec h n o l o g y ,   a n d   M a ri ti m e   Tran sp o rt   a t  t h e   C o ll e g e   o f   Artif icia l  In telli g e n c e   in   E g y p t   a n d   sp e c ialize s  in   ro b o ti c s.  He   h o ld s   a   P h . D.  in   Bi o m e d ica l  En g i n e e rin g   fr o m   th e   U n iv e rsit y   o f   S trath c ly d e ,   w h e re   h e   d e v e l o p e d   a n   a u to n o m o u s   ro b o ti c   m a c h in e   fo r   k n e e   a rth r o p las ty .   His   re se a rc h ,   wh ich   in c lu d e s  p u b li c a ti o n s  o n   sw a rm   ro b o ti c s  a n d   e lec tri c   v e h icle   b a tt e ry   m a n a g e m e n t,   d e m o n stra tes   h is  e x p e rti se   i n   b o t h   t h e o re ti c a l  a n d   a p p li e d   a sp e c ts  o f  c o m p u ter   e n g in e e rin g ,   r o b o ti c s,  a n d   AI.  Dr.   S h a las h   is  c o m m it ted   t o   a d v a n c i n g   a rti ficia l  i n telli g e n c e   a n d   ro b o ti c s  th r o u g h   b o th   h is  tea c h in g   a n d   n u m e ro u s  su p e rv ise d   re se a rc h   p ro jec ts.  He   c a n   b e   c o n tac ted   a t  o m a r. o . sh a las h @a a st.ed u .         Adh a m   S a k r           is  a n   AI  a n d   ro b o ti c s  e n g in e e r  with   a   so l i d   b a c k g ro u n d   i n   a u to n o m o u s  sy ste m s,  m a c h in e   lea rn in g ,   a n d   in telli g e n t  ro b o ti c s.  P ro v e n   e x p e rien c e   i n   c re a ti n g   p ra c ti c a l  so lu ti o n s  f o r  c h a ll e n g in g   e n v ir o n m e n ts ,   in c l u d i n g   a u to n o m o u s  d riv i n g   a n d   se rv ice   ro b o ti c s.  C u rre n tl y   e x p lo r in g   h o w  to   in teg ra te  o t h e r  tec h n o l o g ie s  with   AI   tec h n o lo g ies   t o   e n h a n c e   a u t o m a ti o n   a n d   e fficie n c y   i n   re a l - wo rl d   sc e n a rio s.   He   c o m m it ted   t o   a d v a n c i n g   t h e   field   t h ro u g h   in n o v a ti v e   p r o jec ts  a n d   imp a c tfu l   a p p li c a ti o n s.   He   c a n   b e   c o n tac ted   a t   a d h a m sa k r6 5 @s tu d e n t . a a st.ed u .         Ya ss e r   S a lem           is  a n   AI  d e v e l o p e r  a n d   ro b o t ics   e n g i n e e r  with   e x p e rti se   in   sm a rt  sy ste m s,  a u to n o m o u s  v e h icle s,   a n d   r o b o ti c s  d e sig n .   C u rre n t ly   p u rsu i n g   m y   m a ste r’s  a t  Bre it e n b e rg   Tec h n ica l  Un i v e rsit y   (BTU),   e x p e rien c e d   wi th   h a n d s - o n   p r o jec ts  in   AI - d ri v e n   p e rc e p ti o n   a n d   a u t o m a ti o n .   He   is  p a ss io n a te  a b o u t   a d v a n c i n g   ro b o ti c s  a n d   AI   to   c re a te  in n o v a ti v e   so l u ti o n s.  He   c a n   b e   c o n tac ted   a t  y a ss e rsa lem @s tu d e n t. a a st.ed u .         Ahm e d   Abd e l h a d i           is  a n   AI  a n d   r o b o ti c s  e n g in e e r  wit h   e x ten siv e   e x p e rien c e   i n   a u to n o m o u s  sy ste m s,  m a c h in e   le a rn in g ,   a n d   c o m p u ter  v isio n .   S k il led   in   d e v e l o p i n g   a d v a n c e d   ro b o ti c s  so l u ti o n s,   i n c lu d in g   a u to n o m o u s   v e h icle s  a n d   h o m e   a ss istan c e   ro b o ts.  C u rre n tl y   fo c u se d   o n   re a l - wo rld   a p p l ica ti o n s  o f  AI  a n d   r o b o ti c s,  in c l u d i n g   h a z a rd o u s  e n v iro n m e n t   a u to m a ti o n .   He   is  p a ss io n a te  a b o u t  le v e ra g in g   c u tt in g - e d g e   tec h n o lo g ies   to   d ri v e   i n n o v a ti o n   i n   AI - d riv e n   a u to m a ti o n .   He   c a n   b e   c o n tac ted   a t  Ah m o d y 2 8 9 2 0 0 3 @s t u d e n t . a a st.ed u .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 7 2 2 - 2 5 8 6   I AE S  I n t  J   R o b   &   A u to m ,  Vo l .   1 4 ,   No .   1 ,  Ma r ch   20 2 5 :   1 - 1 0   10     H o ss a m Eld i n   Elsa y e d           is  a   tea c h in g   a ss istan t  a t  t h e   Co l l e g e   o f  Artifi c ial  In telli g e n c e ,   Ara b   Ac a d e m y   fo r   S c ien c e ,   En g in e e ri n g ,   Ala m e in   Ca m p u s.  He   c o m p lete d   h is   b a c h e lo r’s  d e g re e   in   c o m p u ter   e n g in e e rin g   fr o m   th e   Ara b   Ac a d e m y   fo r   S c ien c e ,   Tec h n o l o g y ,   a n d   M a rit ime   Tran s p o rt  in   2 0 2 0 .   Re c o g n izin g   h is p a ss io n   fo r  th e   fi e ld ,   Ho ss a m El d i n   c o n ti n u e d   h is  a c a d e m ic  jo u rn e y   a t   t h e   sa m e   in sti tu ti o n ,   w h e re   h e   is  c u rre n tl y   p u rsu i n g   a   m a ste r’s  d e g re e   in   c o m p u ter en g in e e rin g .   He   c a n   b e   c o n tac ted   a t  h o ss a m e ld e e n @a a st.ed u .         Ahm e d   El - S h a e r           is  a n   a ss o c iate   p ro fe ss o r  a t  t h e   C o ll e g e   o f  Artif icia l   In telli g e n c e ,   Ara b   Ac a d e m y   fo r   S c ien c e ,   En g in e e rin g ,   Ala m e in   Ca m p u s.  His  wo r k   m a in ly   with   fa b r ica ti o n ,   su p e rc a p a c it o r s,  a n d   e lec tro n ic   m e a su re m e n ts.  He   c a n   b e   c o n tac ted   a t  a h sh a e r1 @a a st.ed u .               Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.