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이륜 역진자 로봇의 각도 및 속도 제어를 위한 신경회로망 PID 제어기
Neural Network PID Controller for Angle and Speed Control of Two Wheeled Inverted Pendulum Robot 원문보기

한국해양정보통신학회논문지 = The journal of the Korea Institute of Maritime Information & Communication Sciences, v.15 no.9, 2011년, pp.1871 - 1880  

김영두 (부산대학교 대학원 전자전기공학과) ,  안태희 (부산대학교 대학원 전자전기공학과) ,  정건우 (부산대학교 대학원 전자전기공학과) ,  최영규 (부산대학교 전자전기공학부)

초록
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본 논문에서는 최근 편리하고 간편한 이동수단으로 각광받고 있는 Segway 형태의 이륜 역진자로봇에 대해 기존의 방법보다 더 안정적인 밸런싱과 빠른 속도제어가 가능하도록 제어기를 설계하였다. 먼저 널리 사용되는 PID 제어 구조를 이륜 역진자로봇에 적용하고, 몇 단계로 지정된 탑승자의 각 몸무게에 대해 적절한 PID 제어기 이득을 시행착오적으로 선택하여 밸런싱과 속도제어가 잘 이루어지도록 하였다. 앞에서 지정된 몸무게 이외의 임의의 몸 무게에 대한 PID 제어기 이득값을 구하기 위해 보간 개념으로 신경회로망을 사용하였으며 앞에서 시행착오적으로 구한 제어 이득값을 학습데이터로 사용하였다. 이와 같이 신경회로망을 이용하여 설계된 제어기의 성능을 확인하기 위해서 시뮬레이션 연구를 수행하였으며, 기존의 PID 제어기보다 빨리 밸런싱과 속도제어가 됨을 확인할 수 있었다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper, a controller for two wheeled inverted pendulum robot, i.e., Segway type robot that is a convenient and easily handled vehicle is designed to have more stable balancing and faster velocity control compared to the conventional method. First, a widely used PID control structure is applie...

주제어

#이륜 역진자형 로봇   #신경회로망   #밸런싱 제어   #PID 제어이득  

참고문헌 (7)

  1. "Segway" , http://www.segway-korea.com 

  2. H. Azizan, M. Jafarinasab, S. Behbahani, and M. Danesh, "Fuzzy Control on LMI Approach and Fuzzy Interpretation of the Rider Input For Two Wheeled Balancing Human Transporter," Proc. of the 2010 IEEE International Conference on Control and Automation, Xiamen, China, June 9-11, 2010 

  3. Ching-Chih Tsai, Hsu-Chih, and Shui-Chun Lin, "Adaptive Neural Network Control of a Self-Balancing Two-Wheeled Scooter," IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol. 57, no. 4, April, 2010 

  4. Kaustubh Pathak, Jaume Franch, and Sunil K. Agrawal, "Velocity Control of a Wheeled Inverted Pendulum by Partial Feedback Linearization," Proc. of 43rd IEEE Conference on Decision and Control Atlantis, Paradise Island, Bahamas December 14-17, 2004 

  5. Felix Grasser, Aldo D'Arrigo, Silvio Colombi and Alfred C. Rufer, "JOE: A Mobile, Inverted Pendulum," IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol. 49, no. 1, April, 2002 

  6. Vojislav Kecman, Learning and Soft Computing, The MIT Press, Cambridge, MA, 2001 

  7. M.I. El Adawy, M. E. Aboul-wafa, H.A. Keshk and M.M. El Tayeb, "A Soft -Backpropagation Algorithm for Training Neural Network," Proc. of 19th National Radio Science Conference, Alexandria, March 19-21, 2002 

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