인공신경망에 기초한 이륜 역진자 로봇의 퍼지 제어시스템 구현
In this paper, a control system for two wheeled inverted pendulum robot is implemented to have more stable balancing capability than the conventional control system. Fuzzy control structure is chosen for the two wheeled inverted pendulum robot, and fuzzy membership function factors for the control s...
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Published in | 한국정보통신학회논문지 Vol. 17; no. 1; pp. 8 - 14 |
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Main Authors | , , , |
Format | Journal Article |
Language | Korean |
Published |
한국정보통신학회
2013
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Subjects | |
Online Access | Get full text |
ISSN | 2234-4772 2288-4165 |
DOI | 10.6109/jkiice.2013.17.1.8 |
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Summary: | In this paper, a control system for two wheeled inverted pendulum robot is implemented to have more stable balancing capability than the conventional control system. Fuzzy control structure is chosen for the two wheeled inverted pendulum robot, and fuzzy membership function factors for the control system are obtained for 3 specified weights using a trial-and-error method. Next a neural network is employed to generate fuzzy membership function factors for more stable control performance when the weight is arbitrarily selected. Through some experiments, we find that the proposed fuzzy control system using the neural network is superior to the conventional fuzzy control system. 본 논문에서는 친환경 이동 수단인 이륜 역진자 로봇을 기존의 방법보다 더욱 안정적으로 밸런싱 하기 위한 제어시스템을 구현하였다. 먼저 이륜 역진자 로봇의 제어시스템을 퍼지 제어구조로 선택하고, 적절한 소속함수 요소 값들을 지정된 3종류의 무게에 따라 시행착오적으로 구하였다. 임의의 무게에 따른 퍼지 소속 함수 요소 값을 구하기 위해 3종류의 무게에 따른 퍼지 소속함수 요소 값을 신경회로망으로 튜닝한 뒤 퍼지 제어시스템에 적용하여 보다 안정적인 제어가 가능 하도록 제어시스템을 구현하였다. 구현된 제어시스템을 실제 로봇에 적용시켜 본 결과, 기존의 퍼지 제어시스템에 비해서 본 논문에서 제안한 신경회로망으로 튜닝한 퍼지 제어시스템이 보다 우수함을 확인할 수 있었다. |
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Bibliography: | KISTI1.1003/JNL.JAKO201306735653904 G704-SER000003195.2013.17.1.001 |
ISSN: | 2234-4772 2288-4165 |
DOI: | 10.6109/jkiice.2013.17.1.8 |