要約
オムニドライブ ロボットの軌道追跡には、効率的なコントローラー設計が必要な困難なタスクが伴います。
手動チューニングの制限に対処するために、さまざまな動的および静的システムからの応答の分析を利用して、fuzzyPID という名前の自己最適化コントローラーを導入します。
ルールベースのコントローラー設計は Matlab/Simulink を使用して実装され、軌道追跡シミュレーションは CoppeliaSim 環境内で実行されます。
同様に,追跡性能をファジーPIDと比較するために非線形モデル予測コントローラ(NMPC)を提案した。
また、NMPC の調整可能なパラメーターが追跡精度に及ぼす影響も評価します。
シミュレーション結果は、計算の複雑さをトレードしながら、ファジー PID コントローラーに対する NMPC の精度と有効性を検証します。
要約(オリジナル)
Trajectory tracking for an Omni-drive robot presents a challenging task that demands an efficient controller design. To address the limitations of manual tuning, we introduce a self-optimizing controller named fuzzyPID, leveraging the analysis of responses from various dynamic and static systems. The rule-based controller design is implemented using Matlab/Simulink, and trajectory tracking simulations are conducted within the CoppeliaSim environment. Similarly, a non-linear model predictive controller(NMPC) is proposed to compare tracking performance with fuzzyPID. We also assess the impact of tunable parameters of NMPC on its tracking accuracy. Simulation results validate the precision and effectiveness of NMPC over fuzzyPID controller while trading computational complexity.
arxiv情報
| 著者 | Love Panta |
| 発行日 | 2024-03-11 14:10:35+00:00 |
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