РОЗРОБКА АЛГОРИТМУ ВИЗНАЧЕННЯ ПОЛОЖЕННЯ ПЛАТФОРМИ СФЕРИЧНОГО ПАРАЛЕЛЬНОГО МЕХАНІЗМУ В 3D-ПРОСТОРІ ТА ЙОГО ПРОГРАМНА РЕАЛІЗАЦІЯ

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.35546/kntu2078-4481.2025.3.1.9

Ключові слова:

робототехнічні системи, сферичний паралельний механізм, алгоритм керування рухом, програмна реалізація, планування траєкторії, зворотна задача кінематики, комп’ютерне моделювання

Анотація

У статті розглянуто питання математичного моделювання та програмної реалізації алгоритмів для сферичних паралельних механізмів (СПМ), які завдяки високій точності та жорсткості знаходять широке застосування у сучасній інженерії. Проаналізовано можливості використання СПМ у тренажерних системах, робототехніці, медичному обладнанні та системах стабілізації. Визначено, що ключовим завданням є не лише відтворення орієнтації платформи у просторі, але й побудова математичного апарату для визначення відносних кутів переміщення та безпосередніх керуючих сигналів для серво двигунів. Запропоновано метод розрахунку координат рухомої платформи на основі матричних перетворень, який дозволяє точно враховувати повороти відносно осей X, Y, Z. Окрему увагу приділено задачі визначення координат проміжних опорних точок механізму, що лежать на колі в площині XY. Сформульовано систему геометричних та кінематичних рівнянь, розв’язання якої породжує множину можливих координат положень ланок механізму. Для відбору єдиного фізично коректного рішення розроблено багатокроковий алгоритм фільтрації, що включає перевірку належності точок колу, дотримання мінімальних відстаней між ланками, відсутність перетину та вибір найближчої до попереднього стану комбінації координат. У роботі запропоновано метод визначення відносних кутів переміщення середніх точок, яка дає змогу оцінювати як напрямок, так і величину їх зміщення. Це дозволяє перейти від умовних поворотів платформи до обчислення кутів повороту серво двигунів, які виступають безпосередніми керуючими впливами. На основі розробленого алгоритму реалізовано програмний модуль мовою Python із використанням бібліотек NumPy та Matplotlib, що забезпечує як чисельні розрахунки, так і дво- та тривимірну візуалізацію роботи механізму. Отримані результати підтвердили адекватність математичної моделі та її придатність для інтеграції у системи автоматизованого керування. Запропонований підхід забезпечує точне відстеження положення платформи, обчислення відносних кутів та визначення сигналів для серво двигунів. Це відкриває перспективи практичного застосування у робототехнічних комплексах, системах стабілізації, тренажерах та медичних пристроях, де особливо важливі висока точність, надійність та безперервність керування.

Посилання

Derkachenko A., Polyvoda O., Lebedenko Y., Kalinina K. Research of Control Methods of a Spherical Parallel Mechanism Using Intelligent Data Processing. 2023 IEEE 5th International Conference on Modern Electrical and Energy System (MEES). Kremenchuk, Ukraine. 2023. P. 1–5. doi: 10.1109/MEES61502.2023.10402530

Автоматизована система діагностики внутрішніх поверхонь промислових автоклавів з використанням сферичного паралельного механізму. Вісник ХНТУ. 2025. №2. С. 1–6. doi: https://doi.org/10.35546/kntu2078-4481.2025.2.1.6

Дімітрова-Бурлаєнко С. Д., Бурлаєнко В. М., Гиря Н. П. Розв’язання задач аналітичної геометрії векторним методом : навч.-метод. посібник. 2-ге вид., випр. і доп. Харків : НТУ «ХПІ», 2020. 50 с.

Wang K. A theoretical analysis method of spatial analytic geometry and mathematics under digital twins. Advances in Civil Engineering. 2021. Article ID 8910274. doi: 10.1155/2021/8910274

Georgiev S. G., Zennir K., Boukarou A. Multiplicative analytic geometry. Taylor & Francis. 2022. 280 p. doi: 10.1201/9781003325284

Lebedenko Y., Polyvoda O., Derkachenko A., Modlo Y., Demishonkova S., Pylypenko Y. (2022). Research of Control Systems for Robotic Spatial Planning Platforms. 2022 IEEE 4th International Conference on Modern Electrical and Energy System (MEES). Kremenchuk, Ukraine. pp. 1–4. doi: 10.1109/MEES58014.2022.10005765

Numpy: Fundamental package for scientific computing with Python. URL: https://numpy.org/ (дата звернення: 14.09.2025).

Matplotlib: Visualization with Python. URL: https://matplotlib.org/ (дата звернення: 14.09.2025).

##submission.downloads##

Опубліковано

2025-11-28