Nowa wersja platformy, zawierająca wyłącznie zasoby pełnotekstowe, jest już dostępna.
Przejdź na https://bibliotekanauki.pl

PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
2017 | T. 42 | 87--96
Tytuł artykułu

PSO-based nonlinear predictive control for unmanned bicycle robot stabilization

Wybrane pełne teksty z tego czasopisma
Warianty tytułu
PL
Nieliniowe sterowanie predykcyjne z PSO dla stabilizacji bezzałogowego pojazdu jednośladowego
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
The paper considers vertical stabilization of an unmanned bicycle-like robot. Nonlinear predictive control is utilized for the purpose; at every step optimization of a nonlinear cost function using particle swarm optimization is performed. This allows to find optimal global solution or solution close to this optimum, depending on the employed time, even for nonconvex functions. Simulations show that this approach to model predictive control can provide satisfactory results.
PL
W artykule rozwiązany jest problem stabilizacji robota - bezzałogowego roweru. W tym celu stosowane jest nieliniowe sterowanie predkcyjne z zastosowaniem optymalizacji opartej na roju cząsteczek (Particle Swarm Optimization, PSO), w każdym kroku algorytmu predykcji. Podejście to pozwala na znajdowanie minimum globalnego lub bliskiego mu rozwiązania, nawet dla niewypukłych funkcji. Symulacje pokazują, że takie podejście do nieliniowej regulacji predykcyjnej pozwala otrzymać satysfakcjonujące wyniki.
Wydawca

Rocznik
Tom
Strony
87--96
Opis fizyczny
Bibliogr. 7 poz., rys., tab.
Twórcy
  • Poznan University of Technology, Faculty of Electrical Engineering, Institute of Control, Robotics and Information Engineering, Piotrowo 3A Str., 60-965 Poznan, Poland, Joanna.Zietkiewicz@put.poznan.pl
Bibliografia
  • [1] J. C. Bansal, P. K. Singh, M. Saraswat, A. Verma, S. S. Jadon, and A. Abraham. Inertia weight strategies in particle swarm optimization. In 2011 Third World Congress on Nature and Biologically Inspired Computing, pages 633-640, 2011.
  • [2] M. Cannon. Efficient nonlinear model predictive control algorithms. In Annual Reviews in Control, volume 28, pages 229-237, 2004. DOI: 10.1016/j.arcontrol.2004.05.001.
  • [3] M. Diehl. Optimization algorithms for model predictive control. In J. Baillieul and T. Samad, editors, Encyclopedia of Systems and Control, pages 1-11. Springer London, London, 2013.
  • [4] R. Eberhart and Y. Shi. Particle swarm optimization: developments, applications and resources. In Proceedings of the 2001 Congress on Evolutionary Computation (IEEE Cat. No.01TH8546), volume 1, pages 81-86, 2001.
  • [5] J. Kennedy and R. Eberhart. Particle swarm optimization. In Neural Networks, 1995. Proceedings., IEEE International Conference on, volume 4, pages 1942-1948, 1995.
  • [6] Y. Shi and R. Eberhart. A modified particle swarm optimizer. In 1998 IEEE International Conference on Evolutionary Computation Proceedings. IEEE World Congress on Computational Intelligence (Cat. No.98TH8360), pages 69-73, 1998.
  • [7] J. Zietkiewicz, A. Owczarkowski, and D. Horla. Performance of feedback linearization based control of bicycle robot in consideration of model inaccuracy. In Challenges in Automation, Robotics and Measurement Techniques, pages 399-410, Warsaw, 2016. DOI: 10.1007/978-3-319-29357-8_36.
Uwagi
Opracowanie rekordu w ramach umowy 509/P-DUN/2018 ze środków MNiSW przeznaczonych na działalność upowszechniającą naukę (2018).
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-7101f38f-bdb8-4c44-a0c2-502f2741f095
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.