PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Approximate dynamic programming in robust tracking control of wheeled mobile robot

Wybrane pełne teksty z tego czasopisma
Identyfikatory
Warianty tytułu
PL
Zastosowanie adaptacyjnego programowania dynamicznego w sterowaniu ruchem mobilnego robota kołowego
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
In this work, a novel approach to designing an on-line tracking controller for a nonholonomic wheeled mobile robot (WMR) is presented. The controller consists of nonlinear neural feedback compensator, PD control law and supervisory element, which assure stability of the system. Neural network for feedback compensation is learned through approximate dynamic programming (ADP). To obtain stability in the learning phase and robustness in face of disturbances, an additional control signal derived from Lyapunov stability theorem based on the variable structure systems theory is provided. Verification of the proposed control algorithm was realized on a wheeled mobile robot Pioneer-2DX, and confirmed the assumed behavior of the control system.
PL
W pracy przedstawiono nowe ujęcie problematyki sterowania nadążnego mobilnym robotem dwukołowym. Algorytm bazuje na metodzie uczenia ze wzmocnieniem o strukturze aktor-krytyk i nie wymaga uczenia wstępnego, działa on-line bez znajomości modelu robota. Element generujący sterowania (aktor - ASE) oraz element generujący sygnał wewnętrznego wzmocnienia (krytyk - ACE) są zrealizowane w postaci sztucznej sieci neuronowej (SN). Prezentowany algorytm sterowania zweryfikowano na rzeczywistym obiekcie, dwukołowym robocie mobilnym Pioneer-2DX. Badania potwierdziły poprawność przyjętego rozwiązania.
Rocznik
Strony
223--236
Opis fizyczny
Bibliogr. 10 poz., rys., tab.
Twórcy
autor
autor
  • University of Technology, 8 Powstańców Warszawy St., 35-959 Rzeszów, Poland, zenhen@prz.edu.pl
Bibliografia
  • [1] Barto A. G., Sutton R. S., Anderson C. W.: Neuronlike adaptive elements that can solve difficult learning control problems, IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, 1985, Vol. 13, No. 5, pp. 834-846.
  • [2] Doya K.: Reinforcement learning in continuous time and space. Neural Computation, 2000. Vol. 12, No. 1, pp. 243-249.
  • [3] Ferrari S., Stengel R. F.: Model-Based Adaptive Critic Design, in Handbook of Learning and Approximate Dynamc Programming, Willey - IEЕЕ Press, 2004, pp. 65-95.
  • [4] Giergiel J., Hendzel Z., Żylski W.: Modelling and Control of Wheeled Mobile Robots, Warsaw, WNT, (in Polish), 2002.
  • [5] Hendzel Z.: An adaptive critic neural network for motion control of a wheeled mobile robot, Nonlinear Dynamics, 2007. Vol. 50, No. 4, pp. 849-855.
  • [6] Levis F. L., Syrmons V. L.: Optimal Control, New York, Willey, 1995.
  • [7] Levis F. L., Liu K., Yesildirek A.: Neural net robot controller with guaranteed tracking performance, IEEE Transaction on Neural Networks, 1995, Vol. 6, No. 3, pp. 703-715.
  • [8] Spong M. W., Vidyasagar M.: Robot modeling and control, Warsaw, WNT, (in Polish), 1997.
  • [9] Sutton R. S., Barto A. G.: Reinforcement Learning: An Introduction, Cambridge, MIT Press, 1998.
  • [10] Wang L. X.: A Course in Fuzzy Systems and Control, New York, Prentice-Hall Inc., 1997.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-article-BOS3-0022-0034
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.