Implementacja uczenia z krytykiem w sterowaniu mobilnym robotem kołowym

• Autorzy: Hendzel Z. , Szuster M.

Warianty tytułu

EN

Adaptive criteric neural network for motion control of wheeled mobile robot

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule zaprezentowano nowe podejście do projektowania układów sterowania mobilnymi robotami kołowymi, wykorzystujące metody uczenia ze wzmocnieniem. W celu realizacji ruchu nadążnego mobilnego robota, zaprojektowano regulator wykorzystujący koncepcję adaptacyjnego programowania dynamicznego, kompensujący nieliniowości sterowanego obiektu. Algorytm składa się z dwóch struktur zrealizowanych w postaci sztucznych sieci neuronowych (SN): krytyka (ACE) generującego sygnał wzmocnienia oraz aktora (ASE), którego zadaniem jest kompensacja nieliniowości mobilnego robota. Algorytm nie wymaga fazy uczenia wstępnego, działa on-line bez konieczności znajomości modelu robota. Zaprezentowany algorytm sterowania zweryfikowano na obiekcie rzeczywistym, mobilnym robocie Pioneer-2DX w zadaniu realizacji ruchu nadążnego. Przeprowadzone badania weryfikacyjne potwierdziły poprawność przyjętego rozwiązania.

EN

In this paper we proposed a new application of the adaptive critic useful in feedback control of a wheeled mobile robot, that is based on a critic signal provided by a neural network (NN). The adaptive critic architecture uses a high-level supervisory NN, adaptive critic element (ACE), that generates the reinforcement signal to tune the associative search element (ASE), which is applied to approximate nonlinear functions of the mobile robot. The proposed tracking controller, that can guarantee tracking performance and stability, is derived from the Lapunov stability theory. Verification has been conducted to illustrate the performance of the proposed solution by a series of experiments on the wheeled mobile robot Pioneer-2DX.

Słowa kluczowe

PL

robotyka; robot mobilny; robot kołowy; sterowanie robotem mobilnym

EN

robotics; mobile robot; wheeled robot; control of mobile robot

• Wydawca: Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej
• Czasopismo: Prace Naukowe Politechniki Warszawskiej. Elektronika
• Rocznik: 2008
• Tom: z. 166, t. 2
• Strony: 453--462
• Opis fizyczny: Bibliogr. 15 poz., tab., rys., wykr.

Twórcy

autor

Hendzel Z.

autor

Szuster M.

• Politechnika Rzeszowska, Katedra Mechaniki Stosowanej i Robotyki, Al. Powstańców Warszawy 8, 35-959 Rzeszów,

Bibliografia

• [1] A. G. Barto, R. S. Sutton, W. Anderson. Neuron-like adaptive elements can solve difficult learning control problems. IEEE, 1983, Vol. 13, No. 5, s. 834-846.
• [2] J. Giergiel, W. Żylski. Description of motion of a mobile robot by Maggie's Equations. Journal of Theoretical and Applied Mechanics, 2005, Vol. 43, No. 3, s. 511-521.
• [3] M. J. Giergiel, Z. Hendzel, W. Żylski, Modelowanie i sterowanie mobilnych robotów kołowych. PWN Warszawa, 2002.
• [4] Z. Hendzel. Fuzzy combinier of behaviours for reactive control of wheeled mobile robot. Springer, Berlin, 2004, s. 774-779.
• [5] Z. Hendzel. Collision free path planning and control of wheeled mobile robot using Kohopnen self-organising map. Bulletin of The Polish Academy of Sciences, Technical Sciences, 2005, Vol. 53, No. 1, s. 39-47.
• [6] Z. Hendzel. An adaptive critic neural network for motion control of a wheeled mobile robot. Nonlinear Dynamics, 2007, Vol. 50, s. 849-855.
• [7] K. J. Hunt, D. Sbarbaro, R. Żbikowski, P. J. Gawthrop. Neural networks for control systems - a survey. Automatica, 1992, Vol. 28, No. 6, s. 1083-1112.
• [8] Y. H. Kim, F. L. Lewis, C. T. Abdallah. A dynamic recurrent neural-network-based adaptive observer for a class of non-linear systems. Automatica, 1997, Vol. 33, No. 8, s. 1539-1543.
• [9] F. L. Lewis, K. Liu, A. Yesildirek. Neural net robot controller with guaranteed tracking performance. IEEE, 1995, Vol. 6, No. 3, s. 703-715.
• [10] F. L. Lewis, S. Jagannathan, A. Yesildirek. Neural network control of robot manipulators and nonlinear systems. Taylor & Francis, London, 1999.
• [11] C-K. Lin. A reinforcement learning adaptive fuzzy controller for robots. Fuzzy Sets and Systems, 2003, Vol. 137, s. 339-352.
• [12] K. S. Narendra. Adaptive control using neural networks. In: Neural Networks for Control. W. T. Miller, R. S. Sutton, P. W. Werbos. Eds. Cambridge, MIT Press 1991.
• [13] D. V. Prokhorov, D. C. Wunch. Adaptive critic designs. IEEE, 1997, Vol. 8, No. 5, s. 997-1007.
• [14] M. W. Spong , M. Vidyasagar. Dynamika i sterowanie robotów. Warszawa, WNT 1997.
• [15] R. S. Sutton, A. G. Barto. Reinforcement learning, an introduction. Cambridge, MIT Press 1999.