In this paper, we propose a new control algorithm based on the neural network(NN) feedback compensation with a desired trajectory modification. The proposed algorithm decreases trajectory errors by a feed-forward desired torque combined with a neural network feedback torque component. And, to robustly control the tracking error, we modified the desired trajectory by variable structure concept smoothed by a fuzzy logic. For the numerical simulation, a 2-link robot manipulator model was assumed. To simulate the disturbance due to the modelling uncertainty. As a result of this simulation, the proposed method shows better trajectory tracking performance compared with the CTM and decreases the chattering in control inputs.
An AUV (Autonomous Underwater Vehicle) is an unmanned underwater vessel to investigate sea environments and deep sea resource. To be completely autonomous, AUV must have the ability to home and dock to the launcher. In this paper, we consider a class of homing trajectory planning problem for an AUV with kinematic and tactical constraints in horizontal plane. Since the AUV under consideration has underactuated characteristics, trajectory for this kind of AUV must be designed considering the underactuated characteristics. Otherwise, the AUV cannot follow the trajectory. Proposed homing trajectory panning method that called VGM (Virtual Goal Method) based on visibility graph takes the underactated characteristics into consideration. And it guarantees shortest collision free trajectory. For tracking control, we propose a PD controller by simple guidance law. Finally, we validate the trajectory planning algorithm and tracking controller by numerical simulation and ocean engineering basin experiment in KORDI.
This study suggests a trajectory tracking controller composed of an input output linearization compensator and a linear controller. The input output linearization compensator is derived from the nonlinear equations of a pneumatic control system and it algebraically transforms a nonlinear system dynamics into a linear one, so that input output characteristics of the control system is linearized regardless of the variation of the operating point and linear control techniques can be applied. The results of nonlinear simulations show that the proposed controller tracks the given trajectories more accurately than a state feedback controller does.
Field robot represented by excavator can be applied for various kinds of working in manufacturing, construction, agriculture etc. because of the flexibility of its multi-joint mechanism and the high power of hydraulic actuators. In general, the dynamics of field robot have strong coupling, various kinds of non-linearity, and time-varying parameters according to working conditions. Therefore, it is very difficult to describe the system well, and design controller systematically based on its model. This paper established the mathematical model of field robot driven by electro-hydraulic servomechanism and constructed the adaptive control system robust to external load variations. The proposed control system for the field robot was evaluated by the computer simulation and the performance results of trajectory tracking were compared with that of PID control system.
The Fourier series are employed to approximate the input/output(I/O) characteristics of a dynamic system and, based on the approximation, a new learing control algorithm is proposed in order to find iteratively the control input for tracking a desired trajectory. The use of the Fourier approximation of I/O renders at least a couple of useful consequences: the frequency characteristics of the system can be used in the controller design and the reconstruction of the system states is not required. The convergence condition of the proposed algorithm is provided and the existence and uniqueness of the desired control input is discussed. The effectiveness of the proposed algorithm is illustrated by computer simulation for a robot trajectory tracking. It is shown that, by adding feedback term in learning control algorithm, robustness and convergence speed can be improved.
This paper is presents multivariable control scheme for industrial robot manipulators. The control scheme consists of two loops. The modeling error between linearized robot model and actual robot model is compensated in error compensation loop. The PID control loop is designed for pole assignment to stability of robot system and utilized for trajectory tracking. Alternatively computer simulation results are given for illustration purpose of suggested controller.
In this thesis, a digital tracking controller is proposed for multi-axis position control system. Tracking and contouring error exist when the machine tool moves along a trajectory in multi-axis system. The proposed scheme enhances the tracking and contouring performance by reducing the errors. Also, an optimal tracking controller reduces the tracking error by the state feedback and the feedforward compensator reduces the effects of a nonlinear disturbance such as friction or dead zone. The proposed control scheme reduces the contour error which occurred when the tool tracks the reference trajectory. Finally, the performance of the proposed controller is exemplified by some simulations and by applying the real XY servo system.
본 논문에서는 모바일 로봇의 경로 주총 제어에 관해 다룬다. 설계된 제어기는 운동학 제어기와 동역학 제어기로 구성된다. 운동학 제어기는 2개의 게인을 가짐에 따라 기존의 3개의 게인을 가지는 제어기에 비해 게인 설정에 필요한 시간을 줄일 수 있다. 동역학 제어기는 마찰력과 외란 보상을 고려하여 다양한 환경에서 경로 추종 성능을 개선시킬 수 있다. 모의실험 결과를 통해 제안된 제어기의 안정된 성능을 확인할 수 있다.
This paper addresses the trajectory tracking problem for ship berthing using sliding mode technique. With significant potential advantages: insensitivity to plant nonlinearities, parameter variations, remarkable stability and performance robustness with environmental disturbances, the multivariable sliding modes controller is proposed for solving trajectory tracking of ship in harbor area. In this study, the ship position and heading angle are simultaneously tracked to guarantees that the ship follows a given path (geometric task) with desired velocities (dynamic task). The stability of the proposed control law is proved based on Lyapunov theory. The proposed approach has been simulated on a computer model of a supply vessel with good results.
In this paper, we propose a trajectory tracking controller for a two-wheeled mobile robot (WMR) with nonholonomic constraints using a fuzzy sliding-mode controller-based hyperbolic function. The proposed controller is composed of two separate controllers. The sliding-mode controller is used for attitude control of the WMR, and the fuzzy controller-based hyperbolic function is designed to adjust the reach time of the sliding-mode control. Simulation results on a linear and a circular trajectory show that the proposed controller improves the control performance. The proposed controller reduces the reach time by as much as 47% compared to the controller proposed by Xie et al.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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