Comparative Analysis of Analytical and Machine Learning Approaches for 5-DOF Robotic Arm Inverse Kinematics.

Abstract

Abstract : In the intricate realm of robotics, the Inverse Kinematics puzzle for 5-DOF robotic arms presents itself as a formidable challenge, demanding the unraveling of joint angles corresponding to desired end effector positions and orientations. In this ever-evolving landscape, the marriage of traditional analytical methods and cutting-edge machine learning techniques illuminates multiple pathways to tackle this enigma. Venturing into this dynamic convergence, this thesis embarks on an immersive expedition, dissecting the analytical elegance encapsulated within the Denavit-Hartenberg parameters. Concurrently, it delves into the novel dimensions unfolded by machine learning paradigms like neural networks and reinforcement learning, each contributing unique brushstrokes to the intricate canvas of robotic arm control. A symphony of analytical depth and data-driven ingenuity, this research orchestrates a meticulous comparative analysis that unearths the intricacies setting each approach apart—be it accuracy’s dance with efficiency, adaptability’s waltz with convergence. The stage set by this analysis serves as a guiding star, illuminating a trajectory for researchers, practitioners, and technologists navigating the multidimensional expanse of 5-DOF Robotic Arm Inverse Kinematics. This thesis resonates as a foundation for the future, a symposium where classical rigor harmonizes with algorithmic innovation, propelling us into a future where robotic arms synthesize the precision of yore with the adaptive élan of today. As the realms of robotics and machine learning entwine in an ever-intensifying embrace, this research paves the way for an orchestration that enhances industries, revolutionizes applications, and redefines the dynamic interplay between human ingenuity and machine excellence.***

Résumé : Dans le monde complexe de la robotique, le problème de cinématique inverse pour les bras robotiques à 5 degrés de liberté (5-DOF) se pose comme un défi redoutable, exigeant la résolution des angles des articulations correspondant à des positions et orientations désirées pour l’effecteur final. Dans ce paysage en constante évolution, l’union des méthodes analytiques traditionnelles et des techniques de l’apprentissage automatique de pointe ouvre la voie à plusieurs solutions pour résoudre cette énigme. Plongé dans cette convergence dynamique, ce mémoire entreprend un périple immersif, décortiquant l’élégance analytique encapsulée dans les paramètres de Denavit- Hartenberg. Simultanément, il explore les nouvelles dimensions ouvertes par les paradigmes d’appr entissage automatique comme les réseaux neuronaux et l’apprentissage par renforcement, chacun apportant des nuances uniques à la toile complexe du contrôle des bras robotiques. Une symphonie entre la profondeur analytique et l’ingéniosité axée sur les données, cette recherche orchestre une analyse comparative minutieuse, dévoilant les subtilités qui distinguent ces méthodes, qu’il s’agisse de la danse de la précision avec l’efficacité, ou de la valse de l’adaptabilité avec la convergence. La scène dressée par cette analyse sert de guide, éclairant une trajectoire pour les chercheurs, les praticiens et les technologues naviguant dans l’expansivité multidimensionnelle de la cinématique inverse des bras robotiques à 5 degrés de liberté (5-DOF). Ce mémoire se présente comme une fondation pour l’avenir, un symposium où la rigueur analytique se marie à l’innovation algorithmique, nous propulsant vers un avenir où les bras robotiques fusionnent la précision d’autrefois