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이동로봇 선회를 위한 Type-2 Fuzzy Self-Tuning PID 제어기 설계 및 조향각 제어
Type-2 Fuzzy Self-Tuning PID Controller Design and Steering Angle Control for Mobile Robot Turning 원문보기

한국항행학회논문지 = Journal of advanced navigation technology, v.20 no.3 = no.78, 2016년, pp.226 - 231  

박상혁 (한서대학교 항공시스템공학과) ,  최원혁 (한서대학교 항공시스템공학과) ,  지민석 (한서대학교 항공시스템공학과)

초록
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이동로봇의 제어는 로봇 분야에 있어 중요한 이슈이다. 이동로봇의 자율주행은 다양한 작업 환경에서 중시되고 있다. 자율 주행을 위해 이동로봇은 장애물을 감지, 회피하며 지능시스템을 도입한 제어 방식들을 사용해 충돌회피의 성능을 보완하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 이동 로봇의 기구학적 모델을 분석하고 조향각 제어를 위한 type-2 fuzzy self-tuning PID 제어기를 설계하였다. Type-2 fuzzy 제어기는 type-1 fuzzy 제어기와 달리 복수 개의 값을 가지므로 언어표현의 모호함의 자유도가 높다. 본 논문에서는 설계된 제어기와 기존의 PID 제어기, type-1 fuzzy self-tuning PID 제어기를 비교하기 위한 방법으로 MATLAB Simulink를 사용하여 시뮬레이션을 하였다. 시뮬레이션 비교 결과 기존의 PID제어기와 type-1 fuzzy self-tuning PID 제어기의 성능보다 type-2 fuzzy self-tuning PID 제어기의 성능이 우수하다는 것을 확인하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Researching and developing mobile robot are quite important. Autonomous driving of mobile robot is important in various working environment. For its autonomous driving, mobile robot detects obstacles and avoids them. Purpose of this thesis is to analyze kinematics model of the mobile robot and show ...

주제어

#Mobile robot   #Type-2 fuzzy controller   #Self-tuning proportional-integral-derivative   #Steering angle control   #MATLAB simulink  

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 본 논문에서는 fuzzy logic을 이용하여 로봇의 선회 궤적을 빠르고 정확하게 수정하는 지능 제어기를 제안하였다. Type-1 fuzzy 제어기를 사용하여 PID 게인 값을 self-tuning 하였으나 type-2 fuzzy 제어기를 사용하여 PID 게인 값을 self-tuning 하는 제어기를 제안한다.
  • 본 논문에서는 이동로봇의 조향각 제어를 위해 이동로봇의 기구학적으로 모델링하고 제어기를 설계하였다. 고전적인 PID 제어기와 fuzzy 제어기를 이용하여 매개변수 ∆Kp, ∆Ki, ∆Kd 각각의 게인 값을 튜닝하고, fuzzy 제어기는 복수 개의 값을 갖는 type-2 fuzzy 제어기를 사용하였다.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
기본적인 fuzzy 제어기의 구성은? 이러한 개념이 집합에 적용 된 것이 fuzzy 집합이다[6]. 기본적인 fuzzy 제어기는 퍼지화기, 추론, 룰 베이스, 비 퍼지화기로 구성된다.
PID 제어를 사용함으로써 어떤 장점이 있는가? 이동 로봇을 제어하는 방법 중 고전적인 PID제어기는 로봇 분야에서 일반적으로 널리 사용되고 있다. PID 제어를 사용함으로써 안정성 제어 및 추적 제어를 모두 얻을 수 있다. 하지만 PID 제어기의 적절한 파라미터를 설정하는 것은 쉬운 일이 아니며, 지능적이지 못하다[1],[2].
지능 제어가 이슈화 되어온 이유는 무엇인가? PID 제어를 사용함으로써 안정성 제어 및 추적 제어를 모두 얻을 수 있다. 하지만 PID 제어기의 적절한 파라미터를 설정하는 것은 쉬운 일이 아니며, 지능적이지 못하다[1],[2]. 그렇기 때문에 지능 제어가 이슈화 되어왔으며, fuzzy logic을 이용한 지능 제어에 대한 연구가 활발히 진행 중이다[9],[10].
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (10)

  1. A. A. Pervozvanski and L. B. Freidovich, "Robust stabilization of robotic manipulators by PID controllers," Dynamics and Control, Vol. 9, No. 3, pp. 203-222, 1993. 

  2. S. Bentalba, A. El Hajjaji and A. Rachid, "Fuzzy control of a mobile robot: a new approach," IEEE Transactions on Control Applications, Vol. 1, No. 3, pp. 69-72, 1997. 

  3. C. D. Jung, J. Mook, Kang and C. H. Park, "Study of engine oil replacement time estimate method using fuzzy and neural network algorithm in ubiquitous environment," International Journal of Control and Automation (IJCA), Vol. 6, pp. 267-280, 2013. 

    상세보기 crossref

  4. Q. Xu, J. Kan, S. Chen and S. Yan, "Fuzzy PID based trajectory tracking control of mobile robot and its simulation in simulink," International Journal of Control and Automation (IJCA), Vol. 7, pp. 233-244, 2014. 

  5. Y. Kanayama, Y. Kimura, F. Miyazaki, and T. Noguchi, "A stable tracking control method for an autonomous mobile robot," in Proceeding. of IEEE International. Conference. on Robotics and Automation, Cincinnati: OH, pp. 384-389, 1990. 

  6. L. A. Zadeh, "Fuzzy sets," Information and Control, Vol. 8, pp. 338-353, 1965. 

    상세보기 crossref

  7. B. J. Choi and S. Kim, "Design of simple-structured fuzzy logic system based driving controller for mobile robot," Korean Institute of Intelligent Systems, Vol. 22, No. 1, pp. 1-6, 2012. 

    원문보기 상세보기 crossref

  8. P. Corke, Robotics Vision and Control Fundamental Algorithms in MATLAB, Berlin: Germany, Springer-Verlag, 2011. 

  9. J. P. Laumond, P. E. Jacobs, M. Taix and R. M. Murry, "A motion planner for nonholonomic mobile robots," IEEE Transaction on Robotics and Automation, Vol. 10, No. 5, pp. 557-593, 1994. 

  10. S. Thongchai and K. Kawamura, "Application of fuzzy control to a sonar-based obstacle avoidance mobile robot," in Proceeding. of IEEE International. Conference. on Robotics and Automation on Control Applications, Anchorage: AL, pp. 425-430, 2000. 

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