Performance comparison between inverse kinematic algorithms on 6R robotic manipulators

Abstract

One of the most important aspects of controlling a robotic manipulator is the solution of its Inverse Kinematics problem. Numerical methods, although more computationally challenging than algebraic or geometric methods, are more flexible and are easier to implement once the geometry of the manipulator becomes too complex. Algorithms that exploit these numerical methods are often programmed into a robot to solve the inverse kinematics problems in real‐time. In this study, the performances of two different algorithms that solve the inverse kinematic problem for a 6R manipulator are compared; the Modified Davidon Fletcher Powell (MDFP) and the Newton Raphson (NR) algorithms were programmed using MatLab7.5. The time needed to solve the problem and the precision of the result were measured. Both algorithms were executed on an AMD Turion 64 X2/ 2.2GHz and an Intel(R) Core(tm) Duo CPU P8400 @ 2.26GHz 2.27GHz processor environment in order to compare the effect of processor architecture on the algorithm’s performance. It was determined that the MDFP was faster to reach a result than the NR, and that the NR provided greater result precision than the MDFP. This behavior was observed in both processor architectures.

Uno de los aspectos más importantes del control de un manipulador robótico es la solución del problema de la cinemática inversa. Métodos numéricos, aunque son computacionalmente más complicados que los métodos algebraicos, son más flexibles y fáciles de implementar una vez la geometría del robot se torna complicada. Algoritmos que aprovechan las capacidades de estos métodos numéricos se implementan en robots para que así puedan resolver la cinemática inversa del mismo en tiempo real. En este estudio se compara el desempeño de dos algoritmos de cinemática inversa para manipuladores de seis grados de libertad (6R); el algoritmo Modified Davidon Fletcher Powell (MDFP) y el Newton Raphson (NR) fueron programados usando MatLab7.5. El tiempo que les tomó a los algoritmos en resolver el problema y la precisión de este resultado fueron medidos. Ambos algoritmos fueron ejecutados en un procesador AMD Turion 64 X2/ 2.2GHz y en un Intel(R) Core(tm) Duo CPU P8400 @ 2.26GHz 2.27GHz para así determinar si la arquitectura del procesador afectaba el desempeño de el algoritmo. Se determinó que el algoritmo MDFP es más rápido en encontrar el resultado, sin embargo el NR proveía una precisión de resultado más alta. Este comportamiento se observó en ambas arquitecturas de procesador.