Optimize the parameters of the PID Controller using Genetic Algorithm for Robot Manipulators

要約

この論文では、2 自由度のロボット アーム用に最適化されたパラメーターを備えた比例積分微分 (PID) コントローラーの設計について説明します。
遺伝的アルゴリズム (GA) は、コントローラー パラメーターを最適化するために提案されており、従来の方法と比較して、ロボット アームなどの非線形性の高いシステムの PID コントローラー パラメーターを決定する際の課題に対処します。
GA に最適化された PID コントローラーは、従来の制御方法に比べて制御精度とパフォーマンスを大幅に向上させます。
シミュレーション結果は、ロボット アーム システムが高い精度と安定性で動作することを示しています。
さらに、軌道追跡応答時間の短縮により、この制御アルゴリズムを現実世界のシナリオに適用する可能性が高まります。
この研究は、ロボット アームや同様のシステムに対する PID-GA の適合性を確認するだけでなく、このアルゴリズムを実際の物理システムに適用するための新しい道も開きます。

要約(オリジナル)

This paper presents the design a Proportional-Integral-Derivative (PID) controller with optimized parameters for a two-degree-of-freedom robotic arm. A genetic algorithm (GA) is proposed to optimize the controller parameters, addressing the challenges in determining PID controller parameters for highly nonlinear systems like robotic arms compared to traditional methods. The GA-optimized PID controller significantly improves control accuracy and performance over traditional control methods. Simulation results demonstrate that the robotic arm system operates with high precision and stability. Additionally, the shortened trajectory tracking response time enhances the feasibility of applying this control algorithm in realworld scenarios. This research not only confirms the suitability of PID-GA for robotic arms and similar systems but also opens new avenues for applying this algorithm to real physical systems.

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