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[국내논문] 모델참조 적응 퍼지제어기를 이용한 휠베이스 이동 로봇의 궤적 추적 제어
A Trajectory Tracking Control of Wheeled Mobile Robot Using a Model Reference Adaptive Fuzzy Controller 원문보기

제어·로봇·시스템학회 논문지 = Journal of institute of control, robotics and systems, v.15 no.7, 2009년, pp.711 - 719  

김승우 (순천향대학교 전자정보공학과) ,  서기성 (서경대학교 전자공학과) ,  조영완 (서경대학교 컴퓨터공학과)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

This paper presents a design scheme of torque control for wheeled mobile robot(WMR) to asymptotically track the target reference trajectory. By considering the kinematic model of WMR, trajectory tracking control generates the desired tracking trajectory, which is transformed into the command velocit...

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문제 정의

  • 본 논문에서는 이동 로봇의 동역학을 고려한 토크 제어기의 설계를 위한 또 다른 접근으로 적응 퍼지제어기를 이용한 토크 제어기의 설계 방법을 제안한다. 토크 제어의 오차가 없는 완전한 요구 궤적에 대한 오차의 동역학 방정식을 기준모델로 삼고 실제 궤적 오차의 동역학 방정식이 기준 모델을 추종할 수 있도록 토크 제어기의 설계 게인 파라메터를 갱신하는 적응 제어 법칙을 적용함으로써 실제 궤적이 기준 궤적을 추종할 수 있는 궤적 추종 제어기를 제안한다.
  • 본 논문에서는 2개의 바퀴로 구동되는 전형적인 이동 로봇을 대상으로 하여 궤적 추적 제어기를 설계하고자 하며 이를 위하여 우선 논홀로노믹 구속 조건을 가지는 이동 로봇의 기구학적 모델[14]과 이에 기반한 궤적 제어기 설계 방법[6, 8] 에 대해서 고찰한다.
  • 본 논문에서는 III.1 절에서 소개된 모델참조 적응 퍼지제어기를 이용하여 식 (22)로 나타난 요구 오차 모델을 참조 모델로 삼고 실제의 오차 모델 (24)의 상태벡터 e 가 참조 모델의 상태벡터 % 에 점근적으로 수렴하게 함으로써 결과적으로 실제의 자세 벡터 q 가 점근적으로 q, 에 수렴하고 있는 q疽 를 수렴하게 하는 제어기의 설계를 제안하고자 한다. 이를 위해 우선 이동 로봇의 동역학 방정식을 고려한다.
  • 본 논문에서는 토크 제어의 오차가 없는 완전한 궤적 추종에 대한 오차 동역학 방정식을 기준 모델로 삼고 실제 궤적의 오차 모델이 기준 모델을 추종할 수 있도록 토크 제어기의 게인 파라메터를 갱신함으로써 실제의 궤적 오차가 기준궤적에 안정적으로 수렴하고 있는 참조 모델의 궤적 오차를 추종하도록 하였다. 이를 위하여 비선형 기준 모델은 부분적 선형 모델의 비선형 조합으로 나타나는 퍼지 모델로 완전하게 표현하였으며 퍼지 모델에 대한 모델 참조 적응 제어 기법을 적용하여 이동 로봇에 대한 토크 제어기의 게인 파라메터를 갱신하는 법칙을 유도하여 적용하였다.

가설 설정

  • 본 논문에서 제안한 궤적 추종 제어기의 성능을 확인하기 위하여 직선형 궤적, 원형 궤적, 8 모양의 궤적에 대해 이동 로봇의 동역학에 대한 고려 없이 kinematics 만을 고려하고 실제 이동 로봇이 완전하게 명령 속도 벡터를 추종한다고 가정하는 경우의 궤적 추종 제어기[6]와 성능을 비교하였다. 비교에 사용된 궤적 추종 제어기의 입력은 비선형 제어기의 형태로
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참고문헌 (19)

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  6. A. Luca, G. Oriolo, and M. Vendittelli, 'Control of wheeled mobile robots: An experimental overview,' Articulated and mobile robots for services and technology, Springer-Verlag, London, vol. 270, pp. 181-226, 2001 

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  8. Y. Kanayama, Y. Kimura, F. Miyazaki, and T. Noguchi, 'A stable tracking control method for an autonomous mobile robot,' Proc. of the IEEE International Conforence of Robotics andAutomation, pp. 384-389,1990 

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  10. M. S. Kim, J. H. Shin, and J. J. Lee, 'Design of a robust adaptive controller for a mobile robot,' IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, pp. 1816-1821,1996 

  11. F. N. Martins, W. C. Celeste, and R. Carelli, et al., 'An adaptive dynamic controller for autonomous mobile robot trajectory tracking,' Control Engineering Practice(16), pp. 1354-1363, 2008 

  12. R. Fierro and F. L. Lewis, 'Control of a nonholonomic mobile robot using neural networks,' IEEE Trans. on Neural Networks, vol. 9, no. 4, pp. 589-600, July 1998 

  13. N. Sarkar, X. Yun, and V. Kumar, 'Control of mechanical systems with rolling constraints: Application to dynamic control of mobile robots,' International Journal of Robotics Research vol. 13, no. 1, pp. 55-69, 1994 

  14. J. C. Alexander and J. H. Maddocks, 'On the kinematics of wheeled mobile robots,' International Journal of Robotics Research vol. 8, no. 5, pp. 15-27, 1989 

  15. T. Takagi and M. Sugeno, 'Fuzzy identification of systems and its applications to modeling and control,' IEEE Trans. Systems, Man, and Cybernetics, voI.15,no.1,pp.116-132, 1985 

  16. K. Tanaka and M. Sugeno, 'Stability analysis and design of fuzzy control systems,' Fuzzy Sets and Systems, vol. 42, no. 2,135-156,1992 

  17. K. Tanaka and H. O. Wang, Fuzzy Control Systems Design and Analysis: A Linear Matrix Inequality Approach, John Wiley & Sons, 2001 

  18. S. Kawamoto, 'Nonlinear control and rigorous stability analysis based on fuzzy system for inverted pendulum,' Proc. of the IEEE International Conference on Fuzzy Systems, pp. 1427-1432,1996 

  19. Y W. Cho, K. S. Seo, and H. J. Lee, 'A direct adaptive fuzzy control of nonlinear systems with application to robot manipulator tracking control,' International Journal of Control, Automation and Systems, vol. 5, no. 6, pp. 630-642, Dec. 2007 

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