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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.6
- 수록면
- 506 - 516 (11page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2020.20.0052
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This paper proposes a PSO (Particle Swarm Optimization)-based adaptive neural control scheme for trajectory tracking of a nonholonomic wheeled mobile robot in the presence of uncertainties and external disturbances. The proposed controller does not require the exact kinematic and dynamic model parameters for a mobile robot. The proposed controller is adjusted according to the adaptation laws. The number of Gaussian basis functions used in a RBFNN (Radial Basis Function Neural Network) and the control gains and the adaptive gains are automatically tuned online by a PSO algorithm. The stability of the overall control system is guaranteed by the Lyapunov function analysis. A comparative simulation for the proposed adaptive neural controller with/without PSO is performed. The simulation results verify the validity and robustness of the proposed control scheme.
목차
Abstract
I. 서론
II. 이동 로봇 시스템의 모델
III. PSO 기반 적응 신경망 제어기의 설계
IV. 시뮬레이션 결과
V. 결론
REFERENCES
참고문헌 (28)
참고문헌 신청
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M. S. Kim, J. H. Shin, S. G. Hong, and J. J. Lee, “Designing a robust adaptive dynamic controller for nonholonomic mobile robots under modeling uncertainty and disturbances,” Mechatronics, vol. 13, pp. 507-519, 2003.
R. Fierro and F. L. Lewis, “Control of a nonholonomic mobile robot using neural networks,” IEEE Transactions on Neural Networks, vol. 9, no. 4, pp. 589-600, 1998.
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