Neural controller for nonholonomic mobile robot system based on position and orientation predictor
المؤلف
المصدر
Iraqi Journal of Computer, Communications and Control Engineering
العدد
المجلد 11، العدد 1 (30 يونيو/حزيران 2011)، ص ص. 15-31، 17ص.
الناشر
تاريخ النشر
2011-06-30
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
17
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الموضوعات
الملخص AR
هذا البحث يقترح مسيطر عصبي لتوجيه الإنسان اللاشمولي خلال تتابع المسار.
أن هيكلية المسيطر العصبي المستخدم يتألف من نموذجين يصفان النظام الحركي للإنسان الآلي النقال، و هذان النموذجان للشبكة العصبية هما (Modified Elamn Neural Networks) و (Multi-Layer Perceptron).
أن النموذج للشبكة العصبية (MENN) يتم تدريبها بمرحلتين Off-line و On-line و ذلك لضمان دقة نتائج الإخراج للنموذج مع الإخراج الفعلي لمنظومة الإنسان الآلي المتحرك.
يعمل نموذج الشبكة العصبية بعد تدريبه كمتنبئ للموقع و الاتجاه.
يتم تدريب المسيطر العصبي ذو التغذية الأمامية و المتعدد الطبقات (MLP) online لإيجاد النموذج المعكوس الحركي الذي يسيطر على مخرجات الإنسان الآلي.
تم استخدام خوارزمية الانتشار العكسي لتعليم الشبكة العصبية التنبؤي و المسيطر العصبي الأمامي الحركي.
إن نتائج المحاكاة تبين فعالية خوارزمية السيطرة العصبية المقترحة في التقليل من خطأ التتابع و نعومة إشارة التحكم.
الملخص EN
This paper proposes a neural controller to guide a nonholonomic mobile robot during trajectory tracking.
The structure of the controller used consists of two models that describe the kinematical mobile robot system.
These models are modified Elman neural networks (MENN) and feed forward multi-layer perceptron (MLP).
The modified Elman neural networks model is trained with two stages ; off-line and on-line, in order to guarantee that the outputs of the model accurately represent the actual outputs of the mobile robot system.
The neural model, after being trained, acts as the position and orientation predictor.
The feed forward multi-layer perceptron neural networks controller is trained on-line to find the inverse kinematical model, which controls the outputs of the mobile robot system.
The general back propagation algorithm is used to learn the feed forward kinematics neural controller and the predictor.
The results obtained from the conducted simulation show the effectiveness of the proposed neural control algorithm.
This is demonstrated by the minimized tracking error and the smoothness of the control signal obtained.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Shimal, Abir Fadil. 2011. Neural controller for nonholonomic mobile robot system based on position and orientation predictor. Iraqi Journal of Computer, Communications and Control Engineering،Vol. 11, no. 1, pp.15-31.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-308729
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Shimal, Abir Fadil. Neural controller for nonholonomic mobile robot system based on position and orientation predictor. Iraqi Journal of Computer, Communications and Control Engineering Vol. 11, no. 1 (Jun. 2011), pp.15-31.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-308729
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Shimal, Abir Fadil. Neural controller for nonholonomic mobile robot system based on position and orientation predictor. Iraqi Journal of Computer, Communications and Control Engineering. 2011. Vol. 11, no. 1, pp.15-31.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-308729
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes appendices : p. 26-31
رقم السجل
BIM-308729
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر