Orientador : Euripedes Guilherme de Oliveira Nobrega / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecanica / Made available in DSpace on 2018-08-02T09:19:04Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ArcosCamargo_MarcoAntonio_M.pdf: 5017384 bytes, checksum: 0c04c9795246bc40f76645bf1fe1318a (MD5) Previous issue date: 2002 / Resumo: O objetivo desta dissertação é apresentar o controle da trajetória de um robô manipulador tipo SCARA dentro de um volume de trabalho que é definido pelas equações cinemáticas. A determinação da trajetória dentro do volume de trabalho é obtida através do uso de redes neurais artificiais do tipo perceptron de múltiplas camadas que simulam os movimentos do manipulador entre dois pontos quaisquer dentro deste volume. As posições angulares dos segmentos são responsáveis pela geração dos movimentos do manipulador. Algumas simulações dos movimentos são apresentadas mostrando o comportamento da rede neural artificial na ITonteira do volume e em configurações onde os modelos geométricos tradicionais, geralmente, apresentam singularidades. As redes neurais artificiais utilizadas neste trabalho permitem mapear e controlar as trajetórias do manipulador. Para a validação experimental utilizou-se o manipulador robótico não-planar Robix RCS-6 (Rotacional - Rotacional) de dois graus de liberdade / Abstract: The objective of this dissertation is to present the trajectory control of a SCARA type manipulator within a working volume defined by the cinematic equations. The determination of the trajectory inside the working volume is obtained using an artificial neural network ofthe type multilayer perceptron. The initial simulate, the manipulator movements between two arbitrary points in the working volume. The angular positions of each link are the input for the generation of the manipulator movements. Some of the movement simulations presented in this work show the behavior ofthe artificial neural network in the border ofthe working volume, in configurations where the traditional geometric models generally present singularities. The artificial neural network used in this work also allows mapping and control ofthe trajectories. For the experimental validation, a nonplanar robotic manipulator of two degrees of freedom of the type Robix RCS-6 (RotationalRotational) was used. / Mestrado / Mecanica dos Sólidos e Projeto Mecanico / Mestre em Engenharia Mecânica