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J-GLOBAL ID：201702220591843021   整理番号：17A0881423

非ホロノミック電気的に駆動された移動ロボットのためのロバストな適応型ニューラルネットワークに基づく軌道追跡制御アプローチ【Powered by NICT】

Robust adaptive neural network-based trajectory tracking control approach for nonholonomic electrically driven mobile robots

著者 (3件)： Boukens Mohamed (Department of Electronics, Jijel University, Ouled Aissa, Jijel 18000, Algeria) ,  Boukabou Abdelkrim (Department of Electronics, Jijel University, Ouled Aissa, Jijel 18000, Algeria) ,  Chadli Mohammed (Laboratoire de Modelisation, Information et Systemes, MIS(E.A 4290), University of Picardie Jules Verne, 33 rue Saint-Leu, 80039, Amiens, France)
資料名： Robotics and Autonomous Systems  (Robotics and Autonomous Systems)
巻： 92  ページ： 30-40  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0133C  ISSN： 0921-8890  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本文では,ノンホロノミー電気的に駆動された移動ロボットのクラスに適用されるロバストなインテリジェント制御器を示した。クラスロボットシステムの高度時変パラメトリック不確実性,モデル化されない動特性と外部擾乱に固有の感度を有していた。さらに,機械的サブシステムと電気的サブシステムの間の結合項の影響は,通常値周りのDCモータと機械的構造成分の時変変動による厳しい劣化を引き起こす可能性がある。これらすべての量の影響を克服するために,ここで開発したロバスト適応ニューラルネットワーク追跡コントローラを非ホロノミック移動ロボットの各サブシステムの局所的な上限を推定する適応則を紹介し,次に,ロバスト閉ループシステムの過渡応答を改善し,保存を低減し,最初に最悪の場合のシナリオに基づいて計算し,各サブシステムのための対応する不確実性動力学を特性化するための局部上限は移動ロボットの効果的な制御中に更新されていないという意味でするためにこれらの法則は,コントローラ利得パラメータとしてオンライン使用されている。実際では,より多くのデータが利用可能になった場合でも,それは局所的な上限を推定する場合に避けられると,不確実性のレベルはかなり減少した。普遍近似定理およびLyapunov安定性理論によれば,提案したインテリジェントコントローラは,閉ループシステムのすべての状態と信号という意味で大域的安定性を保証し,軌道追跡誤差はすべての有界である。非ホロノミック電気的に駆動された移動ロボットの典型的な二例でのシミュレーション結果により,提案した制御器の有効性とロバスト性を示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  過渡応答 ,  モデリング ,  制御装置 ,  シミュレーション ,  不確実性 ,  *移動ロボット ,  *ロバスト性 ,  閉ループ系 ,  利得
準シソーラス用語： 有界 ,  Lyapunov安定性 ,  サブシステム ,  *軌道追跡 ,  *非ホロノミック , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 電気駆動移動ロボット ,  非ホロノミック制約 ,  ロバスト制御 ,  ニューラルネットワーク ,  軌道追跡

分類 (1件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (6件)： 非ホロノミック ,  ロボット ,  ロバスト ,  ニューラルネットワーク ,  軌道 ,  追跡制御