Fuzzy control of underwater robotic vehicle

• Autorzy: Garus J.

Warianty tytułu

PL

Kontrola podwodnego pojazdu

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

In the paper applying of genetic algorithms to designing of a fuzzy autopilot for trackkeeping control of underwater robot in the horizontal plane is considered. For the tracking of a reference trajectory, the way-point line of sight scheme is incorporated and three independent fuzzy controllers are used to generate command signals. Parameters of membership functions of input and output are tuned using genetic algorithms.

PL

W pracy przedstawiono zastosowanie algorytmów genetycznych do projektowania autopilota dla potrzeb sterowania ruchem robota podwodnego w płaszczyźnie poziomej. Do śledzenia zadanej trajektorii, składającej się z prostoliniowych odcinków określonych przez kolejne punkty zwrotu, zastosowano trzy niezależne regulatory rozmyte generujące sygnały sterujące. Parametry funkcji przynależności zmiennych wejściowych i wyjściowych dostrojono z wykorzystaniem algorytmów genetycznych. Zamieszczono przykładowe wyniki badań symulacyjnych ruchu zdalnie sterowanego pojazdu podwodnego 'Ukwiał' bez i w obecności zakłóceń pochodzących od środowiska morskiego.

Słowa kluczowe

EN

underwater vehicles; genetic algorithms; autopilots

PL

pojazd podwodny; algorytmy genetyczne; autopilot

• Wydawca: Akademia Marynarki Wojennej im. Bohaterów Westerplatte
• Czasopismo: Zeszyty Naukowe Akademii Marynarki Wojennej
• Rocznik: 2006
• Tom: R. 47 nr 166K/1
• Strony: 111--119
• Opis fizyczny: Bibliogr. 8 poz., rys.

Twórcy

autor

Garus J.

• Naval University of Gdynia

Bibliografia

• [I] Driankov D., Hellendoorn H., Reinfrank M., An lntroduction to Fuzzy Control, Springer-Verlag,1993.
• [2] Fossen T. L, Marine Control Systems, Marine Cybernetics AS, 2002.
• [3] Garus J., Kitowski Z., 'Tracking Autopilot for Underwater Robotic Vehicle' in Information Processing: Reeent Mathematieal Advanees in Optimization and ControI, J. Cagnol, J. P. Zalesio (Eads), Presses de l'Eco]e des Mines de Paris, 2004, pp. 127-138.
• [4] Goldberg D., Genetic Algorithms in Search, Optimisation, and Machine learnning, Adison- Wesley, 1989.
• [5] Kacprzyk 1., Multistage Fuzzy Control, John Wiley and Sons, 1997.
• [6] Michalewicz Z., Genetic Algorithms + Data Structures = Evolution Program s, Springer-Verlag, 1994.
• [7] Yager R. R., Filev D. P., Essential oj Fuzzy Modelling and ControI, John Wiley and Sons, 1994.
• [8] Yager R. R., Zadeh L. A., An lntroduction to Fuzzy Logic Applieations in lntelligent Systems, Kluwer Academic Publishers, 1991.