Integración de sistemas inmunes artificiales y optimización basada en biogeografía de perceptrones multicapa para una cinemática inversa mejorada en brazos robóticos

Determinar los ángulos de las articulaciones necesarios para alcanzar una posición deseada en el brazo de un manipulador es un problema complicado sin soluciones analíticas simples. Este documento investiga varios métodos computacionales basados en inteligencia artificial (IA) para calcular las posiciones de las articulaciones del brazo robótico de 6-DOF. Podemos extrapolar la relevancia, por ejemplo, al papel crucial que desempeñan los brazos manipuladores robóticos en aplicaciones industriales y médicas, donde una mayor precisión y eficiencia de movimiento pueden aumentar drásticamente el rendimiento y expandir la aplicabilidad. Aquí, investigamos la efectividad de métodos como el sistema inmunitario artificial (AIS) y la optimización basada en biogeografía de perceptrones multicapa (MLP-BBO). Estos métodos impulsados por IA se han aplicado para determinar los ángulos de las articulaciones para alcanzar posiciones deseadas mediante simulaciones para el brazo robótico. Los resultados muestran que el enfoque AIS y MLP-BBO puede manejar las complejidades intrínsecas de la tarea, testificando así la viabilidad y confiabilidad de estos dos métodos en esta aplicación. A partir de los hallazgos del estudio, se indicó que las técnicas impulsadas por IA pueden responder eficazmente al complejo problema del brazo manipulador robótico en la búsqueda de ángulos de articulación.