|
การออกแบบและทดลองจริงของแขนกลหุ่นยนต์สำหรับเส้นทางการเคลื่อนที่ด้วยการหาค่าเหมาะสมที่สุดแบบหลายฟังก์ชันวัตถุประสงค์ |
|---|---|
| รหัสดีโอไอ | |
| Creator | กิตติศักดิ์ แสนประสิทธิ์ |
| Title | การออกแบบและทดลองจริงของแขนกลหุ่นยนต์สำหรับเส้นทางการเคลื่อนที่ด้วยการหาค่าเหมาะสมที่สุดแบบหลายฟังก์ชันวัตถุประสงค์ |
| Contributor | นัฐพงษ์ เนินชัด, ปกรณ์เกียรติ ภูกองพลอย, คมยุทธ ไชยวงษ์ |
| Publisher | คณะเทคโนโลยีอุตสาหกรรม มหาวิทยาลัยราชภัฏสุรินทร์ |
| Publication Year | 2568 |
| Journal Title | วารสารวิชาการเทคโนโลยีอุตสาหกรรม มหาวิทยาลัยราชภัฏสุรินทร์ |
| Journal Vol. | 10 |
| Journal No. | 1 |
| Page no. | 146–160 |
| Keyword | การหาค่าเหมาะที่สุดของปลาวาฬ, การหาค่าเหมาะสมที่สุดของขั้นตอนวิธีหมาป่าสีเทา, การหาค่าเหมาะสมที่สุดของขั้นตอนของการค้นหาความบรรสาน, วิธีการปริมาตรหลายมิติ |
| URL Website | https://ph02.tci-thaijo.org/index.php/journalindus |
| Website title | วารสารวิชาการเทคโนโลยีอุตสาหกรรม มหาวิทยาลัยราชภัฏสุรินทร์ |
| ISSN | ISSN 3027-6322 (Online);ISSN 3027-6314 (Print) |
| Abstract | การเคลื่อนที่ของแขนกลหุ่นยนต์ (Robot Manipulator) สำหรับหยิบจับสิ่งของนั้น ได้รับความนิยมและถูกใช้ในอุตสาหกรรมมาอย่างยาวนาน งานวิจัยนี้ได้มีวัตถุประสงค์2 ฟังก์ชันวัตถุประสงค์คือ ฟังก์ชันวัตถุประสงค์ที่ 1 คือ ค่าการกระตุก (jerk) ของข้อต่อ (joint) หุ่นยนต์แขนกลรวมน้อยที่สุด และฟังก์ชันวัตถุประสงค์ที่ 2 คือ ตำแหน่งสุดปลายในการหยิบจับวัตถุให้มีตำแหน่งหยิบใกล้วัตถุมากที่สุด โดยได้เปรียบเทียบวิธีการหาค่าเหมาะสมที่สุดแบบหลายฟังก์ชันวัตถุประสงค์จำนวน 3 วิธีการหาค่าเหมาะสมที่สุดคือ 1) การหาค่าเหมาะสมที่สุดของขั้นตอนวิธีการหาค่าเหมาะที่สุดของปลาวาฬแบบหลายฟังก์ชันวัตถุประสงค์ (Multi-objective Whale optimization Algorithm : MOWOA) 2) การหาค่าเหมาะสมที่สุดของขั้นตอนวิธีหมาป่าสีเทาแบบหลายฟังก์ชันวัตถุประสงค์ (Multi-objective Grey Wolf Optimizer: MOGWO) 3) การหาค่าเหมาะสมที่สุดของขั้นตอนของการค้นหาความบรรสานแบบหลายฟังก์ชันวัตถุประสงค์ (Multi-objective Harmony Search Optimization : MOHS) ซึ่งใช้การประเมินสมรรถนะของวิธีการหาค่าเหมาะสมที่สุดโดยใช้ตัวบ่งชี้ขอบหน้าพาเรโต (pareto front indicator) ด้วยวิธีการปริมาตรหลายมิติ (hypervolume : HV) พบว่าค่าปริมาตรหลายมิติที่สูงสุดมีค่าเท่ากับ 192,877.48 ของวิธี MOWOA แสดงว่าวิธีการ MOWOA เป็นวิธีการที่ดีที่สุด และได้ทดลองจริงกับหุ่นยนต์ รุ่น RS020N ของบริษัท Kawasaki สามารถลดการกระตุกจากวิธีการลองผิดลองถูกของหุ่นยนต์จริง (Trial-and-error) ได้ 32.33 % |
