Neuroevolucão de um controlador neural e dinâmico para um robô móvel omnidirecional de quatro rodas

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Domingos, Ruan Michel Martins
Data de Publicação: 2018
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFG
Texto Completo: http://repositorio.bc.ufg.br/tede/handle/tede/9126
Resumo: This work proposes a hierarchical control architecture to deal with the Trajectory Tracking Problem while an autonomous omnidirectional wheeled mobile robot operates. A traditional velocity controller and an intelligent decision-making neural network controller address the problem, considering the robot's kinematic and dynamic models. A neuroevolution technique evolves a smart Neurocontroller functionally attached to a Resolved Acceleration PI/PD Controller. The resulting control strategy shows to improve trajectory tracking errors during simulation studies. The Traditional and Intelligent controller combination showed very promising results even when applied in other trajectories that didn't belong to the original training set.
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A neuroevolution technique evolves a smart Neurocontroller functionally attached to a Resolved Acceleration PI/PD Controller. The resulting control strategy shows to improve trajectory tracking errors during simulation studies. The Traditional and Intelligent controller combination showed very promising results even when applied in other trajectories that didn't belong to the original training set.Este trabalho propõe uma arquitetura de controle hierárquico para lidar com o Problema de Rastreamento de Trajetória durante a operação de um robô móvel omnidirecional autônomo. Um controlador de velocidade tradicional e um controlador inteligente baseado em Redes Neurais para a tomada de decisão buscam resolvem o problema, considerando os modelos cinemático e dinâmico do robô. Uma técnica de neuroevolução evolui o neurocontrolador inteligente acoplado funcionalmente a um Controlador Dinâmico PI/PD de Aceleração Resolvida. A estratégia ou política de decisão de controle resultante mostra melhorias nos erros de rastreamento de trajetória durante estudos de simulação. A combinação entre Controle Tradicional e Controle Inteligente mostrou-se bastante eficaz mesmo aplicado em trajetórias não constantes do conjunto de treinamento.Submitted by Liliane Ferreira (ljuvencia30@gmail.com) on 2018-12-04T14:59:58Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Ruan Michel Martins Domingos - 2018.pdf: 5209833 bytes, checksum: 69d9378d6ad33cb6458c4dc9035813bf (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5)Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2018-12-05T10:25:02Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Ruan Michel Martins Domingos - 2018.pdf: 5209833 bytes, checksum: 69d9378d6ad33cb6458c4dc9035813bf (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5)Made available in DSpace on 2018-12-05T10:25:02Z (GMT). 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