逆伝搬ニューラルネットワークを用いた人工知能応用の解析と壁面に沿った自律移動ロボットのファジィ論理制御器【Powered by NICT】

Budianto A.; Pangabidin R.; Syai’in M.; Adhitya R. Y.; Subiyanto L.; Khumaidi A.; Rachman Isa; Widiawan B.; Joni K.; Nurcahya E.D.; Pratomo I.; Soeprijanto A.; Soelistijono R.T.

文献

J-GLOBAL ID：201802228143202972 整理番号：18A0201158

逆伝搬ニューラルネットワークを用いた人工知能応用の解析と壁面に沿った自律移動ロボットのファジィ論理制御器【Powered by NICT】

Analysis of artificial intelligence application using back propagation neural network and fuzzy logic controller on wall-following autonomous mobile robot

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資料名：
巻： 2017 号： ISESD ページ： 62-66 発行年： 2017年
JST資料番号： W2441A 資料種別：会議録 (C)
記事区分：原著論文発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

Wallfollowing自律移動ロボットに適用する人工知能の二つの方法の比較を提示した;両者ともニューラルネットワークBackpropagationandファジィ論理である。ロボットは三入力変数と二出力変数を有している。入力はロボット間の距離とHC SR04超音波センサにより感知される壁である。出力変数は12V直流モータで駆動される二輪の速度である。この場合移動ロボットが,壁や他の移動ロボットのような障害物との衝突を避けるように設計されている。本実装では移動ロボットは数の超音波センサを設計し,中心フロントのような特定の位置に置かれた,左前面と残される。センサーはリアルタイムでデータを送る。処理した後,入力は最適点を見つけるためにロボットの両輪に搭載された速度値支配運動回転の形で出力を生成する。この比較では,両方法逆伝搬神経回路網とファジィ論理は同じ処理した。Wallfollowing自律移動ロボットはAtmega2560マイクロコントローラを使用することである。論理はマイクロコントローラにアップロードした。壁面追従自律移動ロボットで応用されたニューラルNetworkBackpropagationを用いたロボットの運動であるとき,これらの二つの方法の比較の結果であるファジィ論理コントローラを用いた場合よりも速かった。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

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ロボットの運動・制御

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