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Two Fuzzy Controllers Alternating for Cartpole System 원문보기

International journal of fuzzy logic and intelligent systems : IJFIS, v.9 no.2, 2009년, pp.154 - 160  

Kwon, Sung-Gyu (Faculty of Mechanical and Automotive Engineering Keimyung University)

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

A control system composed of two fuzzy controllers is proposed to balance the pole as well as to move the cart to the center of the track of the cartpole system. The two fuzzy controllers are designed with 2 input variables respectively and their control characters are studied in order to devise a c...

주제어

#Cartpole system   #fuzzy control   #inverted pendulum   #cooperative fuzzy control  

AI 본문요약
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대상 데이터

  • Besides the cartpole system, a couple of fuzzy controllers were used in some applications. In presenting a traffic signal control model [10], the model was composed of two fuzzy controllers. The first level fuzzy controller yields the urgent degree of every traffic phase and the second level fuzzy controller takes the urgent degree as input to give out a Boolean decision value to tell whether the traffic situation is heavy or light.

이론/모형

  • For a computer simulation for the operation of the cartpole system by the Φ -fuzzy controller, the 4th order Runge-Kutta method with a time step of 0.02 seconds was used to approximate the solution of dynamics equations.
  • The algorithm was applied to the cartpole system where 3 input variables, the angular position, the angular velocity of the pole, and the action network's output were used to generate internal reinforcement according to the 63 fuzzy rules.
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참고문헌 (18)

  1. Geva, S. and Sitte, J. "A Cartpole Experiment Benchmark for Trainable Controllers," IEEE Control Systems Magazine, Vol. 13, No. 5, pp. 40-51, 1993 

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  2. Lee, C.-C., "A Self-Learning Rule-Based Controller Employing Approximate Reasoning and Neural Net Concepts," International Journal of Intelligent Systems, Vol. 6, pp. 71-93, 1991 

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  3. Deng, Z., Zhang, Z., and Jia, P., "A Neural-Fuzzy BOXES Control System with Reinforcement Learning and its Application to Inverted Pendulum," IEEE International Conference on Intelligent Systems for the 21st Century, Vol. 2, 

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  11. Liu, J., Liu, Ding., Zhang, G.-G., and Wu, P.-S., "An Optimal Design of Fuzzy Controller for High Power Oil Transfer System," Proceedings of the First International Conference on Machine Learning and Cybernetics, pp. 699-704, 4-5, November 2002 

  12. Kwon, S., "Two Alternate Fuzzy Controllers for Cartpole System," Proceedings of Sixth International Conference on Machine Learning Cybernetics, Hong Kong, pp. 623-630, 19-22 August 2007 

  13. C. L. Karr, Practical Applications of Computational Intelligence for Adaptive Control, CRC Press, pp. 29-40, 1999 

  14. Passino, K. M., Biomimicry for Optimization, Control, and Automation, Springer-Verlag London Limited, pp. 222-223, 2005 

  15. Guez, A. and Selinsky J., "A Trainable Neuromorphic Controller," Journal of Robotic Systems, Vol. 5, No. 4, pp. 363-388, 1988 

  16. Jang, J. R., "Self-Learning Fuzzy Controllers Based on Temporal Back Propagation," IEEE Transactions on Neural Networks, Vol. 3, No. 5, pp. 714-723, September 1992 

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  17. Yamakawa, T., "A Fuzzy Inference Engine in Nonlinear Analog Mode and Its Application to a Fuzzy Logic Control," IEEE Transactions on Neural Networks, Vol. 4, No. 3, pp. 496-522, May 1993 

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  18. J. S. Albus, "A New Approach to Manipulator Control; The Cerebellar Model Articulation Controller (CMAC)," Journal of Dynamic Systems,Measurement, and Control, Transactions of the ASME, Series G, Vol. 97, No. 3, pp. 220-227, September 1975 

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