Bộ điều khiển thông minh bám quỹ đạo chính xác robot di động
112 lượt xemDOI:
https://doi.org/10.54939/1859-1043.j.mst.90.2023.11-21Từ khóa:
Robot di động; Bộ điều khiển thích nghi Backstepping kết hợp với mạng nơron.Tóm tắt
Bài báo này trình bày việc thiết kế và phát triển bộ điều khiển bước lùi thích ứng mạng nơ-ron (NN-Adaptive backstepping) để theo dõi quỹ đạo của một robot di động được điều khiển khác biệt. Bộ điều khiển được thiết kế dựa trên phương trình động lực học robot và trên cơ sở bộ điều khiển Backstepping. Hiệu quả của bộ điều khiển đề xuất được xác minh bằng mô phỏng trên các quỹ đạo khác nhau và được so sánh với bộ điều khiển bước lùi. Kết quả mô hình Mô phỏng cho thấy bộ điều khiển đề xuất đạt chất lượng tốt hơn so với bộ điều khiển Backstepping ở các quỹ đạo khác nhau. Hiệu suất theo dõi của bộ điều khiển bước lùi thích ứng NN so với bộ điều khiển bước lùi được cải thiện rõ ràng (hiệu suất được cải thiện hơn 52%), điều đó có nghĩa là đầu ra lỗi quỹ đạo của bộ điều khiển được đề xuất sẽ giảm theo tỷ lệ phần trăm này.
Tài liệu tham khảo
[1]. J. Brozak, "Using Underwater Robotics for Autonomous Deep-Sea Exploration", MOBILITY ENGINEERING Produced by SAE Media Group, (2022).
[2]. H. Yang, X. Fan, Y. Xia, and C. Hua, "Robust tracking control for wheeled mobile robot based on extended state observer", Advanced Robotics, vol. 30, no. 1, p. 1–11, (2015).
[3]. R. Jagielski, "Autonomous mobile robots in intralogistics. Trends and possible applications", AMR Technology INDUSTRY 4.0 WAREHOUSE AUTOMATION, (2020).
[4]. W. Sun et al., "Two time-scale tracking control of nonholonomic wheeled mobile robots", IEEE Transactions on Control Systems, vol. Vol. 24, no. 6, p. 2059–2069, (2016).
[5]. R. W. Brocket, "Asymptotic stability and feedback stabilization", Differential Geometric Control Theory, vol. 27, pp. 181-191, (1983).
[6]. A. M. Bloch et al., "Control and stabilization of nonholonomic dynamic systems", IEEE Transactions on Automatic Control, vol. 37, no. 11, pp. 1746-1757, (1992).
[7]. Dongliang Wang et al., "A Robust Model Predictive Control Strategy for Trajectory Tracking of Omni-directional Mobile Robots", Journal of Intelligent & Robotic Systems, vol. 98, pp. 439-453, (2020).
[8]. Erkan Kayacan et al., "Robust Trajectory Tracking Error Model-Based Predictive Control for Unmanned Ground Vehicles", PREPRINT VERSION: IEEE/ASME TRANSACTIONS ON MECHATRONICS, vol. 21, no. 2, (2021).
[9]. Tri Duc Tran et al., "Parameter-Adaptive Event-Triggered Sliding Mode Control for a Mobile Robot", Robotics, vol. 78, no. 11, (2022).
[10]. Seyed Mohammad Ahmadi et al., "A state augmented adaptive backstepping control of wheeled mobile robots", Sage Journals Home, vol. 43, no. 2, (2020).
[11]. Mingyue Cui et al., "Adaptive Control for Simultaneous Tracking and Stabilization of Wheeled Mobile Robot with Uncertainties", Journal of Intelligent and Robotic Systems, vol. 108, no. 3, (2023).
[12]. En Lu et al., "Adaptive Backstepping Control for a Unicycle-Type Mobile Robot," International Journal of Agricultural and Biological Engineering, vol. 13, no. 4, pp. 178-187, (2020).
[13]. Chen et al., "Observer-based adaptive backstepping consensus tracking control for high-order nonlinear semistrict-feedback multiagent systems", IEEE Transactions on Cybernetics, vol. 46, no. 7, pp. 1591-1601, (2017).
[14]. J. Chen, H. Qiao, "Muscle-synergies-based neuromuscular control for motion learning and generalization of a musculoskeletal system," IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, vol. 51, no. 6, pp. 3993 - 4006, (2021).
[15]. J. Enrique Sierra-García et al., "Development and Experimental Validation of Control Algorithm for Person-Following Autonomous Robots", Electronics, vol. 19, no. 2, (2023).
[16]. Changshun Wang et al., "Neural Network Based Adaptive Dynamic Surface Control for Omnidirectional Mobile Robots Tracking Control with Full-state Constraints and Input Saturation", International Journal of Control, Automation and Systems, vol. 19, no. 2, pp. 4067-4077, (2021).
[17]. J. Kacprzyk, "Wheeled mobile robot control", Springer Nature Switzerland AG, vol. 380, pp. 2198-4182, (2022).
