PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Neuronowe programowanie dynamiczne w sterowaniu behawioralnym mobilnym robotem kołowym

Treść / Zawartość
Identyfikatory
Warianty tytułu
EN
Neural dynamic programming in behavioural control of a wheeled mobile robot
Języki publikacji
PL
Abstrakty
PL
W pracy przedstawiono problematykę generowania bezkolizyjnych trajektorii ruchu mobilnego robota kołowego (MRK) z zastosowaniem algorytmów Neuronowego Programowania Dynamicznego (NDP – Neural Dynamic Programming) oraz układów z logiką rozmytą (FL – Fuzzy Logic). Proponowany hierarchiczny układ sterowania składa się z warstwy generowania trajektorii ruchu, opartej na odruchowej nawigacji MRK w nieznanym środowisku dwuwymiarowym ze statycznymi przeszkodami, oraz warstwy realizacji ruchu. Badania symulacyjne zaproponowanego algorytmu generowania bezkolizyjnych trajektorii oraz realizacji ruchu MRK Pioneer 2-DX przeprowadzono w wirtualnym środowisku obliczeniowym.
EN
In this paper an innovative approach to a collision-free trajectory generating for a wheeled mobile robot (WMR) with Neural Dynamic Programming (NDP) and Fuzzy Logic (FL) algorithms, is proposed. The presented hierarchical control system consists of a trajectory generating algorithm based on reactive navigation of the WMR in unknown 2D environment with static obstacles, and a tracking control system. A strategy of reactive navigation is developed including two main behaviours: obstacle avoiding behaviour (OA) and goal-seeking behaviour (GS) realized in a form of NDP algorithms. These simple, individual behaviours are combined by the fuzzy combiner of behaviours (CB), that determines influence of the individual behaviours according to environment conditions. A computer simulations of the proposed control algorithm have been conducted in virtual environment for the WMR Pioneer 2-DX.
Rocznik
Strony
28--36
Opis fizyczny
Bibliogr. 11 poz., Wykr.
Twórcy
autor
autor
Bibliografia
  • 1. Bellman R., (1957), Dynamic programming, Princeton University Press, New York.
  • 2. Drainkov D., Saffiotti A. (2001), Fuzzy logic techniques for autonomous vehicle navigation, Springer-Verlag, New York.
  • 3. Ferrari S., Stengel R.F. (2004), Model-based adaptive critic design, W: Handbook of Learning and Approximate Dynamic Programming, Willey - IEEE Press, New York, 65-95.
  • 4. Giergiel J., Zylski W. (2005), Description of motion of a mobile robot by Maggie’s Equations, J. Theor. and App. Mech., Vol. 43, No 3, 511–521.
  • 5. Giergiel M., Hendzel Z., Żylski W. (2002), Modelowanie i sterowanie mobilnych robotów kołowych, PWN, Warszawa.
  • 6. Hendzel Z. (2004), Fuzzy reactive control of wheeled mobile robot, J. Theor. App. Mech., Vol. 42, No 3, 503-517.
  • 7. Hendzel Z. (2007), An adaptive critic neural network for motion control of a wheeled mobile robot, Nonlin. Dyn., Vol. 50, No 4, 849-855.
  • 8. Hendzel Z., Szuster M. (2009), Discrete action dependant heuristic dynamic programming in wheeled mobile robot control, W: V International Conf. on Mechatronic Systems and Materials 2009, Wilno, 114-119.
  • 9. Powell W.B. (2007), Approximate dynamic programming: Solving the curses of dimensionality, Willey-Interscience, Princeton.
  • 10. Prokhorov D., Wunch D.C. (1997), Adaptive critic designs, IEEE Trans. on Neural Net, Vol. 8, No 5, 997-1007.
  • 11. Sutton R.S., Barto A.G. (1999), Reinforcement learning: an introduction, MIT Press, Cambridge, 1999.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-article-BPB2-0050-0005
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.