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J-GLOBAL ID：201702257527922714   整理番号：17A0406561

非ホロノミック移動ロボットシステムのための知的最適ニューラルネットワークに基づくトラッキングコントローラの設計【Powered by NICT】

Design of an intelligent optimal neural network-based tracking controller for nonholonomic mobile robot systems

著者 (2件)： Boukens Mohamed (Department of Electronics, Jijel University, BP 98 Ouled Aissa, Jijel 18000, Algeria) ,  Boukabou Abdelkrim (Department of Electronics, Jijel University, BP 98 Ouled Aissa, Jijel 18000, Algeria)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 226  ページ： 46-57  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  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： 本論文では,非ホロノミックな制約を伴う移動ロボットシステムの軌道追跡制御問題を,時変パラメータ不確実性そして外乱が存在する。が制御目標を達成するために正確なコントローラを必要とし,可能な限り。そこで本論文では,制御目標を達成するためにロバスト制御器を設計するための人工知能制御法について検討した。インテリジェントコントローラの設計を,最適制御理論,適応ニューラルネットワークシステムとロバスト制御技術に基づいている。軌道追跡問題を,最適制御法を用いて解いた。非ホロノミック車輪型移動ロボットである強く非線形なので,ニューラルネットワークシステムは,最適な制御則の非線形関数を近似するために適用した。,部分のための,ロバストなコントローラを,ニューラルネットワークシステムの時変パラメータ不確実性,外乱と近似誤差の未知の上界を適応的に適用した。閉ループロボットシステムの安定性は最適制御理論とLyapunov安定性解析を用いて証明した。三つの典型的な非ホロノミック移動ロボットに関するシミュレーション研究の結果は,提案した制御器の有効性を実証した。加えて,最近のロバスト適応制御器との比較研究は,提案したインテリジェントコントローラはより良好な結果を与え,出力軌道は,より小さな追従誤差で速い定常状態に収束するという意味であることを示した。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： 不確実性 ,  制御則 ,  人工知能 ,  ロバスト制御 ,  *ニューラルネットワーク ,  最適制御 ,  *制御装置 ,  ロバスト性 ,  *移動ロボット
準シソーラス用語： 追従誤差 ,  Lyapunov安定性 ,  *ロボットシステム ,  時変パラメータ ,  軌道追跡 ,  *非ホロノミック , 【Automatic Indexing@JST】

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

分類 (1件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (6件)： 非ホロノミック ,  移動ロボットシステム ,  ニューラルネットワーク ,  トラッキング ,  コントローラ ,  設計