Destek vektör makinesi ile robotik kolların uyarlamalı model öngörülü kontrolü

Robotik kolların dinamiğinin doğru bir şekilde hesaplanması ve denetleyici parametrelerinin uyarlanması için; modelin keskinliği ve hassasiyeti büyük önem taşımaktadır. Doğrusal olmayan sistem dinamiklerinin keskin bir şekilde tanımlanmasında yapay sinir ağları ve destek vektör makinası algoritmaları sıklıkla tercih edilmektedir. Destek vektör makineleri, makine öğrenmesi yöntemleri arasında en etkili regresyon tekniklerinden biridir. Bu tez çalışması kapsamında, robotik kolların destek vektör makinesi tabanlı uyarlamalı model öngörülü kontrolünü sağlayacak yöntem önerilmiştir. İlk olarak, örnek alınan bir manipülatörün verileri kullanılarak destek vektör regresyonu ile dinamik model tahmini yapılmıştır. Dinamik model tahmini yapılırken eğitilen modelin öğrenme parametreleri eğitim verisinin ezberlenmesini bir başka deyişle aşırı öğrenmeyi engellemek amacıyla optimize edilmiştir. Kullanılan manipülatör dört eksenli hafif yapılı bir robot koldur. Tahmin edilen bu model, uyarlama mekanizmasında kullanılarak modelleme hataları ve bozucu etkilerinin minimuma indirildiği görülmüştür. Elde edilen kontrol yapısının farklı yörüngeler üzerinde ve değişken yük koşullarında başarılı bir yörünge takip performansı gösterdiği izlenmiştir. Karmaşık yörüngelerin takibinde de önerilen kontrol yapısının başarılı olduğu yapılan benzetim çalışmaları ile gösterilmiştir. Önerilen denetleyici yörünge takibi başarısını etkileyen özellikle zamanla değişen yükün baskın olduğu anlarda minimum konum hatası ile yörünge takibini sağlanmıştır. Destek vektör regresyonu ile kestirilen model ve uyarlamalı kontrol mekanizmasının birlikte kullanımı, sistemdeki modellenememiş dinamikler, belirsizlikler, dış bozucular ve parametre değişimlerine karşı oldukça etkili olmaktadır.