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J-GLOBAL ID：201902254966610416   整理番号：19A0373114

Ar.Drone Quadcopterのための新しい自己組織化ニューロファジィベース知的制御システム【JST・京大機械翻訳】

A Novel Self-Organizing Neuro-Fuzzy based Intelligent Control System for a AR.Drone Quadcopter

著者 (4件)： Ferdaus Md Meftahul (School of Engineering and Information Technology, University of New South Wales at the Australian Defence Force Academy, Canberra, ACT, 2612, Australia) ,  Anavatti Sreenatha G. (School of Engineering and Information Technology, University of New South Wales at the Australian Defence Force Academy, Canberra, ACT, 2612, Australia) ,  Pratama Mahardhika (School of Computer Science and Engineering, Nanyang Technological University, Singapore, 639798, Singapore) ,  Garratt Matthew A. (School of Engineering and Information Technology, University of New South Wales at the Australian Defence Force Academy, Canberra, ACT, 2612, Australia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： SSCI  ページ： 2026-2032  発行年： 2018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)

抄録/ポイント： 最近では,ARのような容易に利用可能な自動化が可能になっている。これは,民間と軍事の応用における無人航空機(UAVs)の実装を促進している。UAVsのための高性能制御機構の開発におけるいくつかのオープン対立は,すなわち,それらの複雑な非線形動力学,それらの完全自律性に対するクロービング,および種々の関連不確実性である。このような課題を解決するために,従来の第一原理技術に基づく制御装置は,静的構造とモデルの精度に依存するために,予測を行う。それは自己組織化知的制御装置に関する興味を持つ。本研究では,自己組織化制御装置,すなわち,Generic進化ニューロファジィ制御装置(G制御装置)を用いて,ARの位置を調整した。G-制御装置の自己組織化アーキテクチャは,アルゴリズム,すなわち,一般的回転神経-ファジィ推論システム(GENEFIS)によって根づいた。さらに,スライディングモード制御(SMC)理論を統合して,追跡誤差のゼロへの収束を保証した。G制御装置の性能を,ARの様々な軌道の位置を監視することによって評価した。さらに,g制御器の性能を標準PID制御器と比較した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 無人機 ,  第一原理 ,  スライディングモード制御 ,  制御装置 ,  非線形力学 ,  計算機アーキテクチャ ,  不確実性 ,  *自己組織化 ,  *アルゴン ,  アルゴリズム ,  *ファジィニューラルネットワーク ,  自動化
準シソーラス用語： PID制御 ,  軍事 ,  *インテリジェント制御 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： Ar ,  自己組織化 ,  ニューロファジィ ,  知的制御