فی گوو

مرجع دانلود فایل ,تحقیق , پروژه , پایان نامه , فایل فلش گوشی

فی گوو

مرجع دانلود فایل ,تحقیق , پروژه , پایان نامه , فایل فلش گوشی

دانلود تحقیق رباتیک

اختصاصی از فی گوو دانلود تحقیق رباتیک دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

دانلود تحقیق رباتیک


دانلود تحقیق رباتیک

چکیده

 

این مقاله الگوریتمی جدید برای مسئله برنامه ریزی مسیرکلی به یک هدف ، برای ربات متحرک را با استفاده از الگوریتم ژنتیک ارائه می دهد .الگوریتم ژنتیک برای یافتن مسیر بهینه برای ربات متحرک جهت حرکت در محیط استاتیک که توسط نقشه ای با گره ها و لینک ها بیان شده است ،بکار گرفته شده است.موقعیت هدف و موانع برای یافتن یک مسیر بهینه در محیط دو بعدی داده شده است .هر نقطه اتصال در شبکه ژنی است که با استفاده از کد باینری ارائه شده است.تعداد ژن ها در یک کروموزوم تابعی از تعداد موانع در نقشه (نمودار)می باشد.

بنابراین از یک کروموزوم با طول ثابت استفاده کردیم.مسیر ربات ایجاد شده ، در مفهوم کوتاهترین مسیر ،بهینه است .ربات دارای محل آغاز و محل هدف تحت فرضیه ای است که ربات از هر محل فقط یکبار می گذرد یا اصلا نمی گذرد.نتایج بدست آمده در شبیه سازی ؛قدرت الگوریتم پیشنهادی را تایید می نماید.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

مقدمه

 

مسئله طراحی مسیر ربات متحرک را می توان بصورت ذیل بیان کرد:

داده های مسئله (محل شروع،محل هدف، نقشه ای دو بعدی مسیرهاکه شامل موانع ساکن می باشد).هدف بدست آوردن یک مسیر بدون تصادم بین دو نقطه خاص در ایفای معیار بهینه سازی با در نظر گرفتن محدودیت ها (به احتمال زیاد:کوتاهترین مسیر)می باشد. مسئله طراحی مسیر از نظر محاسباتی بسیار پر هزینه است.

با اینکه حجم زیادی از تحقیقات برای حل بیشتر این مسائل انجام شده است،با این وجود،روش های معمول ،غیر قابل انعطاف می باشند.

  1. اهداف مختلف بهینه سازی و تغییرات اهداف
  2. عدم قطعیت ها در محیط ها
  3. محدودیت های متفاوت برای منابع محاسباتی

مرور و بازنگری روش های موجود برای حل مسئله طراحی مسیر ،در [1] ارائه شده است . روش های زیادی برای ایجاد یک مسیر بهینه از قبیل برنامه ریزی دینامیک و روش های تبدیل مسافت گزارش شده است .

در روش برنامه ریزی دینامیک اگر نقطه ی شروعSP و نقطه ی هدف GP باشد ، نقطه ی زیر هدف IP است.و روش تولید مسیر ،نحوه تعیین توالی زیر اهداف است که زیر اهداف خود از مجموعه IP (I=1,2,3,…) انتخاب می شوند.ما باید تمام مسیرهای ممکن را بررسی کرده و مسیر با کمترین مقدار هزینه را به عنوان مسیر بهینه انتخاب نمائیم.توان محاسباتی بسیار فراوانی بویژه در محیط های دارای زیر اهداف فراوان مورد نیاز است . در روش تبدیل مسافت ،کارطراحی مسیر ،محیطی را با شبکه یکنواخت می پوشاند و فواصل را از طریق فضای خالی ،از سلول هدف،منتشر می کند.قسمت پیشین موج مسافت ،حول موانع و در نهایت از طریق تمامی فضاهای آزاد در محیط جریان می یابد.برای هر نقطه شروع در محیط نمایانگر محل اولیه ربات متحرک ،کوتاهترین مسیر به مقصد،از طریق رفتن به قسمت پائین و از طریق شیب دارترین مسیر نزولی رسم شده است.با این وجود به هنگام وجود دو سلول یا بیشتر جهت گزینش با همان حداقل تبدیل فاصله ابهام مسیرهای بهینه وجود دارد. دو روش مذکور ملزم توان محاسباتی بسیار بالا در محیطی است که دارای تعداد زیاد اهداف فرعی (زیر اهداف)و موانع است.


دانلود با لینک مستقیم


دانلود تحقیق رباتیک

شبیه سازی بازو رباتیک به صورت GUI در نرم افزار متلب

اختصاصی از فی گوو شبیه سازی بازو رباتیک به صورت GUI در نرم افزار متلب دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

شبیه سازی بازو رباتیک به صورت GUI در نرم افزار متلب


شبیه سازی بازو رباتیک به صورت GUI در نرم افزار متلب

برنامه شبیه سازی بازو رباتیک به صورت GUI در نرم افزار متلب.

نتایج خروجی شبیه سازی حاوی یک پنل جهت کنترل دستی بازوی ربات نیز است.

برای مشاهده نتایج شبیه سازی کافیست شبیه سازی را در نرم افزار متلب اجرا نمایید.

خط های برنامه حاوی کامنت های مورد نیاز جهت آشنایی با بخش های مختلف کد نوشته شده است.


دانلود با لینک مستقیم


شبیه سازی بازو رباتیک به صورت GUI در نرم افزار متلب

دانلود مقاله ISI نفرکتومی جزئی رباتیک برای تومورهای مرحله T1 بالینی: تجربه در 42 مورد

اختصاصی از فی گوو دانلود مقاله ISI نفرکتومی جزئی رباتیک برای تومورهای مرحله T1 بالینی: تجربه در 42 مورد دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

موضوع فارسی :نفرکتومی جزئی رباتیک برای تومورهای مرحله T1 بالینی: تجربه در 42 مورد

موضوع انگلیسی :<!--StartFragment -->

Robotic partial nephrectomy for clinical stage T1 tumors: Experience in 42 cases

تعداد صفحه :6

فرمت فایل :PDF

سال انتشار :2016

زبان مقاله : انگلیس

 

چکیده: هدف از این مطالعه بررسی نتایج نفرکتومی جزئی (RAPN) روش رباتیک بود. در دو مرکز، 42 بیمار تحت RAPN. شعاع، EXO / درون رست، نزدیکی، قدامی / خلفی، محل سکونت (R.E.N.A.L.) nephrometry و پادوا نمرات از بیماران با توموگرافی کامپیوتری (CT) یا تصویربرداری رزونانس مغناطیسی (MRI) محاسبه شد. (0e30 روز) عوارض درون و بعد از عمل با استفاده از فی مودی اد Clavien طبقه بندی فی کاتیون مورد بررسی قرار گرفت. دا وینچی-S سیستم جراحی رباتیک چهار بازوی استفاده شد و نتایج به صورت گذشته نگر مورد بررسی قرار گرفت. میانگین سنی بیماران 52.3 بود؟ 6.5 سال است. اندازه تومور میانگین 3.1 بود؟ 1.0 (1.4e6.6) سانتی متر است. R.E.N.A.L. نمرات nephrometry و پادوا 6.0 بود؟ 1.5 و 7.5؟ 0.9 بود. زمان جراحی متوسط ​​127.7 بود؟ 18.7 دقیقه و از دست دادن خون حدود 100 بود؟ 18.1 سی سی. متوسط ​​مدت زمان ایسکمی گرم بود
16.0؟ 8.9 (0e30) دقیقه. عوارض حین عمل را در هر بیمار توسعه نیست. بستری در بیمارستان ماد 3.0 (2e6) روز بود. به جز 17 نفر، بستن ناف ریه در 25 بیمار انجام شد. نتایج هیستوپاتولوژی شامل 34 سرطان کلیه سلول (22 سلول روشن، 7 سلول chromophobe، 4 سلول پاپیلاری، و 1 سلول پاپیلاری روشن). Oncocytoma (N Z 4)، آدنوم (N Z 1)، فی بافت broadipose (N Z 1)، هیپرپلازی اپیتلیال پاپیلاری (N Z 1)، و پیلونفریت مزمن (N Z 1) حضور داشتند. حاشیه جراحی در تمام بیماران منفی بود. در طول یک دوره متوسط ​​پیگیری
15.5؟ 10.9 (3e46) ماه، نه عود موضعی و نه متاستاز دور تشخیص داده شد. در نتیجه، RAPN امن، روش جراحی با حداقل تهاجم، با نتایج جراحی و غده شناسی بسیار عالی در تومورهای کلیه T1 است. صفر ایسکمی خاموش، گیره RAPN در توده انتخاب شده با استفاده از اجتناب از ایسکمی کلیوی کامل به همراه دارد.


دانلود با لینک مستقیم


دانلود مقاله ISI نفرکتومی جزئی رباتیک برای تومورهای مرحله T1 بالینی: تجربه در 42 مورد

دانلود مقاله ISI حداقل زمان برنامه ریزی مسیر برای رباتیک ربات در انجام وظایف حفاری / نقطه جوش

اختصاصی از فی گوو دانلود مقاله ISI حداقل زمان برنامه ریزی مسیر برای رباتیک ربات در انجام وظایف حفاری / نقطه جوش دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

موضوع فارسی :حداقل زمان برنامه ریزی مسیر برای رباتیک ربات در انجام وظایف حفاری / نقطه جوش

موضوع انگلیسی :<!--StartFragment -->

Minimum Time Path Planning for Robotic Manipulator in Drilling/ Spot Welding Tasks

تعداد صفحه :8

فرمت فایل :PDF

سال انتشار :2016

زبان مقاله : انگلیسی

 

چکیده
در این مقاله، حداقل زمان استراتژی برنامه ریزی مسیر برای چند مشکلات تولید نقاط در وظایف جوشکاری حفاری / نقطه ارائه شده است. با بهینه سازی برنامه سفر از نقاط تعیین شده و مسیر انتقال دقیق بین نقاط، حداقل وظیفه تولید هم تحت طور کامل استفاده از عملکرد دینامیکی بازوهای مکانیکی تحقق یابد. با توجه به جنبش شروع به توقف در حفاری / نقطه کار جوشکاری، مشکل برنامه ریزی مسیر را می توان به مسئله فروشنده دوره گرد (TSP) و یک سری از نقطه به نقطه حداقل زمان مشکلات برنامه ریزی مسیر انتقال تبدیل شده است. مکعب چند جمله ای درون یابی هرمیت استفاده می شود برای پارامترها مسیر انتقال و سپس پارامترهای مسیر بهینه سازی شده برای به دست آوردن حداقل نقطه به نقطه زمان انتقال. TSP جدید با حد اقل مقدار زمان با استفاده از زمان انتقال نقطه نقطه به عنوان پارامتر TSP ساخته شده است. الگوریتم ژنتیک کلاسیک (GA) اعمال می شود به دست آوردن برنامه بهینه سفر. چند حداقل وظایف زمان حفاری بازوهای مکانیکی 3-DOF به عنوان نمونه برای نشان دادن اثربخشی روش پیشنهادی استفاده می شود.


دانلود با لینک مستقیم


دانلود مقاله ISI حداقل زمان برنامه ریزی مسیر برای رباتیک ربات در انجام وظایف حفاری / نقطه جوش

پروژه رباتیک

اختصاصی از فی گوو پروژه رباتیک دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

پروژه رباتیک


 پروژه رباتیک

دانلود متن کامل پروژه رباتیک

دانلود متن کامل پایان نامه درباره رباتیک با فرمت ورد word

 

چکیده

 این مقاله الگوریتمی جدید برای مسئله برنامه ریزی مسیرکلی به یک هدف ، برای ربات متحرک را با استفاده از الگوریتم ژنتیک ارائه می دهد .الگوریتم ژنتیک برای یافتن مسیر بهینه برای ربات متحرک جهت حرکت در محیط استاتیک که توسط نقشه ای با گره ها و لینک ها بیان شده است ،بکار گرفته شده است.موقعیت هدف و موانع برای یافتن یک مسیر بهینه در محیط دو بعدی داده شده است .هر نقطه اتصال در شبکه ژنی است که با استفاده از کد باینری ارائه شده است.تعداد ژن ها در یک کروموزوم تابعی از تعداد موانع در نقشه (نمودار)می باشد.

بنابراین از یک کروموزوم با طول ثابت استفاده کردیم.مسیر ربات ایجاد شده ، در مفهوم کوتاهترین مسیر ،بهینه است .ربات دارای محل آغاز و محل هدف تحت فرضیه ای است که ربات از هر محل فقط یکبار می گذرد یا اصلا نمی گذرد.نتایج بدست آمده در شبیه سازی ؛قدرت الگوریتم پیشنهادی را تایید می نماید.

  مقدمه

مسئله طراحی مسیر ربات متحرک را می توان بصورت ذیل بیان کرد:

داده های مسئله (محل شروع،محل هدف، نقشه ای دو بعدی مسیرهاکه شامل موانع ساکن می باشد).هدف بدست آوردن یک مسیر بدون تصادم بین دو نقطه خاص در ایفای معیار بهینه سازی با در نظر گرفتن محدودیت ها (به احتمال زیاد:کوتاهترین مسیر)می باشد. مسئله طراحی مسیر از نظر محاسباتی بسیار پر هزینه است.

با اینکه حجم زیادی از تحقیقات برای حل بیشتر این مسائل انجام شده است،با این وجود،روش های معمول ،غیر قابل انعطاف می باشند.

1.اهداف مختلف بهینه سازی و تغییرات اهداف

  1. عدم قطعیت ها در محیط ها
  2. محدودیت های متفاوت برای منابع محاسباتی

مرور و بازنگری روش های موجود برای حل مسئله طراحی مسیر ،در ارائه شده است . روش های زیادی برای ایجاد یک مسیر بهینه از قبیل برنامه ریزی دینامیک و روش های تبدیل مسافت گزارش شده است .

در روش برنامه ریزی دینامیک اگر نقطه ی شروعSP و نقطه ی هدف GP باشد ، نقطه ی زیر هدف IP است.و روش تولید مسیر ،نحوه تعیین توالی زیر اهداف است که زیر اهداف خود از مجموعه IP (I=1,2,3,…) انتخاب می شوند.ما باید تمام مسیرهای ممکن را بررسی کرده و مسیر با کمترین مقدار هزینه را به عنوان مسیر بهینه انتخاب نمائیم.توان محاسباتی بسیار فراوانی بویژه در محیط های دارای زیر اهداف فراوان مورد نیاز است . در روش تبدیل مسافت ،کارطراحی مسیر ،محیطی را با شبکه یکنواخت می پوشاند و فواصل را از طریق فضای خالی ،از سلول هدف،منتشر می کند.قسمت پیشین موج مسافت ،حول موانع و در نهایت از طریق تمامی فضاهای آزاد در محیط جریان می یابد.برای هر نقطه شروع در محیط نمایانگر محل اولیه ربات متحرک ،کوتاهترین مسیر به مقصد،از طریق رفتن به قسمت پائین و از طریق شیب دارترین مسیر نزولی رسم شده است.با این وجود به هنگام وجود دو سلول یا بیشتر جهت گزینش با همان حداقل تبدیل فاصله ابهام مسیرهای بهینه وجود دارد. دو روش مذکور ملزم توان محاسباتی بسیار بالا در محیطی است که دارای تعداد زیاد اهداف فرعی (زیر اهداف)و موانع است.

محققان روش های فراوان را برای حل مسائل طراحی مسیر ربات های متحرک با وجود موانع ایستا و متحرک بر مبنای soft computing ،بیان کرده اند. soft computing متشکل از منطق فازی،شبکه های عصبی و محاسبات تکاملی است (الگوریتم های ژنتیک و تکاملی GA & EA).تاکنون تلاش های زیادی در استفاده از منطق فازی برای طراحی و برنامه ریزی حرکت ربات متحرک وجود داشته است .اخیرا استفاده از محاسبات تکاملی رواج فراوانی پیدا کرده و در واقع روشی است که به منظور بکارگیری در موقعیت هایی که دانش اولیه راجع حل مسئله وجود نداشته و یا اطلاعات محدود می باشد،قابلیت استفاده به گونه ای موثرتر،عمومی تر و راحت تر را داراست.

الگوریتم های ژنتیکی و تکامکلی نیازمند اطلاعات اشتقاقی یا برآوردهای فرمال اولیه از راه حل نیستند و از آنجائیکه طبیعتا تصادفی می باشند دارای قابلیت جستجوی کل فضای جواب با احتمال بیشتر پیدا کردن بهینه عمومی می باشند.

می توان تحقیق قبلی راجع طراحی مسیر را به صورت یکی از دو روش مقابل طبقه بندی کرد: مبتنی بر مدل و مبتنی بر سنسور .

در حالت مبتنی بر مدل ،مدل های منطقی از موانع شناخته شده ،برای تولید تصادم بدون مسیر بکار گرفته می شوند.در حالیکه در روش مبتنی بر سنسور ، کشف و اجتناب از موانع ناشناخته است.در این مقاله الگوریتمی جدید جهت بدست آوردن مسیر بهینه بر مبنای مدل پیشنهاد شده است.

  ادامه مطالب مقاله بصورت ذیل مرتب شده اند :

در بخش 2 ،مقدمه ای مختصر راجع الگوریتم ژنتیک ارائه شده است .در بخش 3 ،فرمول سازی مسئله مورد بررسی واقع شده،در بخش 4 الگوریتم پیشنهادی ، معرفی و در بخش 5 نتایج شبیه سازی نشان داده شده است.

  1.مسیریابی

 مسئله مسیریابی ربات در چند حالت قابل بررسی است :

در یک مفهوم می توان مسیریابی روبات را در قالب تعقیب خط (عموما مسیری از پیش تعیین شده با رنگ متفاوت از زمینه ) معرفی نمود.روبات هایی با این کاربرد تحت عنوان مسیریاب شناخته می شوند . یکی از کاربرد های عمده این ربات ، حمل و نقل وسایل و کالاهای مختلف در کارخانجات ، بیمارستان ها ، فروشگاه ها ، کتابخانه ها و … میباشد .

ربات تعقیب خط تا حدی قادر به انجام وظیفه کتاب داری کتابخانه ها می باشد . به این صورت که بعد از دادن کد کتاب ، ربات با دنبال کردن مسیری که کد آن را تعیین میکند ، به محلی که کتاب در آن قرار گرفته می رود و کتاب را برداشته و به نزد ما می آورد .مثال دیگر این نوع ربات در بیمارستان های پیشرفته است ، کف بیمارستان های پیشرفته خط کشی هایی به رنگ های مختلف به منظور هدایت ربات های مسیریاب به محل های مختلف وجود دارد . (مثلا رنگ قرمز به اتاق جراحی یا آبی به اتاق زایمان.) بیمارانی که توانایی حرکت کردن و جا به جا شدن را ندارند و باید از ویلچر استفاده کنند ، این ویلچر نقش ربات تعقیب خط را دارد ، و بیمار را از روی مسیر مشخص به محل مطلوب می برد .

با توجه به وجود موانع (استاتیک و دینامیک) در محیط ،مسیریابی روبات در مفهومی کاربردی تر ،پیمودن مسیر مبدا تا مقصد بدون برخورد با موانع می باشد.مسلما با وجود تعداد زیاد موانع ،تعداد مسیرهای قابل عبور روبات بسیار زیاد خواهد بود و یقینا انتخاب کوتاه ترین مسیر توسط روبات برای حرکت از مبدا به مقصد ،دارای ارزش اجرایی بالایی خواهد بود.در این مقاله چنین مسئله ای مورد بررسی واقع شده است.نقاط مبدا و مقصد و نیز محل موانع به عنوان ورودی داده شده است ،نیز می دانیم موانع ایستا می باشند (در حالت وجود موانع پویا در عین نزدیکی بیشتر به شرایط واقعی ،روش های مورد استفاده بسیار پیچیده خواهند بود)و مسئله در حالت دو بعدی بررسی می شود (روبات بر روی صفحه حرکت می نماید). برای این منظور الگوریتم های مسیریابی با هدف انتخاب کوتاهترین مسیر قابل استفاده می باشند ،الگوریتم هایی که به منظور مسیریابی در شبکه ها قابلیت استفاده دارند.با این وجود در این بررسی از الگوریتم ژنتیک استفاده شده است . همچنین الگوریتم های ژنتیک و نیز دیگر روش های مشابه به منظور بهینه سازی مصرف انرژی روبات ،مسیر تغییر زاویه ازوی روبات ،زمان حرکت روبات و… قابل استفاده می باشند .    

متن کامل را می توانید دانلود نمائید چون فقط تکه هایی از متن پایان نامه در این صفحه درج شده (به طور نمونه)

ولی در فایل دانلودی متن کامل پایان نامه

همراه با تمام ضمائم (پیوست ها) با فرمت ورد word که قابل ویرایش و کپی کردن می باشند

موجود است


دانلود با لینک مستقیم


پروژه رباتیک