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。
この文書では、動的および静的なシステム応答解析を利用して手動調整の制限を克服する自己最適化コントローラー、タイプ 1 ファジー PID を紹介します。
システムの不確実性を考慮して、Interval Type-2 fuzzyPID コントローラーも開発されています。
どちらのコントローラーも Matlab/Simulink を使用して設計され、CoppeliaSim 環境での軌道追跡シミュレーションを通じてテストされています。
さらに,非線形モデル予測コントローラ(NMPC)を提案し,ファジーPIDコントローラと比較した。
NMPC 追跡精度に対する調整可能なパラメーターの影響が徹底的に検査されます。
各コントローラーのステップ応答特性とノイズ除去実験のプロットも示します。
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。
コードとシミュレーション環境へのアクセスは、次のリンクから入手できます: https://github.com/love481/Omni-drive-robot-Simulation.git。
要約(オリジナル)
Trajectory tracking for an Omni-drive robot presents a challenging task that demands an efficient controller design. This paper introduces a self-optimizing controller, Type-1 fuzzyPID, which leverages dynamic and static system response analysis to overcome the limitations of manual tuning. To account for system uncertainties, an Interval Type-2 fuzzyPID controller is also developed. Both controllers are designed using Matlab/Simulink and tested through trajectory tracking simulations in the CoppeliaSim environment. Additionally, a non-linear model predictive controller(NMPC) is proposed and compared against the fuzzyPID controllers. The impact of tunable parameters on NMPC tracking accuracy is thoroughly examined. We also present plots of the step-response characteristics and noise rejection experiments for each controller. Simulation results validate the precision and effectiveness of NMPC over fuzzyPID controllers while trading computational complexity. Access to code and simulation environment is available in the following link: https://github.com/love481/Omni-drive-robot-Simulation.git.
arxiv情報
| 著者 | Love Panta |
| 発行日 | 2024-08-21 13:40:15+00:00 |
| arxivサイト | arxiv_id(pdf) |
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