基于神经网络模糊PID的足球机器人控制算法研究

通过对足球机器人运动学模型进行分析,以足球机器人系统为实验平台,论证了神经网络模糊PID控制技术应用于足球机器人运动控制的可行性。将传统的PID控制与神经网络模糊控制相结合,通过PID算法实现控制的准确性,利用神经网络模糊控制提高控制的快速性与自适应性。针对足球机器人运动控制中的实际问题,着重提出了基于神经网络和模糊控制相结合动态调整PID控制器的三个参数KP,KI,KD的设计方法。实验证明该方法增强了控制器的调节能力和简化了控制器设计,同时本方法对模型和环境具有较好的适应能力和较强的鲁棒性。     

模糊PID控制在轮式机器人上的应用

近年来运动控制技术发展迅速,由于轮式移动机器人系统的非线性和常规PID控制方法的不足,将传统的PID控制技术和普通的模糊控制技术相结合,设计了一种基于参数自整定的模糊PID运动控制系统,具体介绍了运动控制系统的构成、模糊PID控制系统的原理以及模糊HD控制器的设计步骤,并对该控制方案进行数字仿真。     

轮式移动机器人智能变结构控制算法研究

针对参数摄动和存在外部扰动的轮式移动机器人的运动控制问题,设计一种多模态控制和模糊PID控制可相互切换的智能变结构控制器.从轮式移动机器人的运动学特性出发,根据轮式移动机器人误差的状况,提出多模态控制和模糊PID控制相结合的控制方法.同时,多模态控制按照误差的变化情况来划分控制模态,是一种更加合理地模仿人思维的控制方法.仿真结果表明,与传统的PID和模糊PID控制方法相比,能较好地弥补了系统参数摄动的影响,提高了机器人运动控制品质.     

模糊PID控制在中央空调系统中的应用研究

将模糊控制和普通PID控制相结合，提出了一种基于模糊控制规则的模糊PID控制器的设计方法并将其应用于中央空调系统的控制。实验表明，这种方法比普通的PID控制方法精度高、超调量减少，具有较强的鲁棒性。     

基于模糊-PID的智能飞控技术研究

由于无人机在飞行过程中机体参数变化剧烈,针对某型无人机,通过对无人机运动学模型进行分析,以无人机纵向运动模型为验证平台,论证了模糊PID技术应用于无人机自动驾驶仪设计的可行性。将传统的PID控制与模糊控制相结合,通过PID控制实现控制的准确性,利用模糊控制提高控制的快速性。针对无人机飞行控制中的实际问题,着重提出了PID控制器和基于误差分区的模糊控制器的设计方法。实验证明该方法不仅增强了控制器的调节能力,还在一定程度上简化了控制器的设计。     

采用惯性测量单元的移动机器人轨迹跟踪方法研究

对于非完整移动机器人的轨迹跟踪控制已有很多方法提出,但是这些方法或者是基于动力学模型或者是采用复杂的运动学模型,对于缺少强大计算设备且需要实时控制的工程应用是不适合的.本文针对非完整移动机器人提出了一种基于比例微分(proportional-differential,PD)控制器的实时轨迹跟踪控制方法.该方法运行在40 MHz的嵌入式控制器上的控制周期只有1～2 ms.通过将一个用于直流电机控制的非线性PID速度控制器与提出的轨迹控制器进行集成,实现了一个轮式移动机器人的运动控制.机器人轨迹跟踪实验系统中采用微机电系统(micro electro-mechanical system,MEMS)惯性测量单元检测轮式移动机器人的偏航角,实验结果验证了提出方法的有效性.     

移动机器人路径追踪的模糊控制方法研究

移动机器人的智能控制技术是基于机器视觉的移动机器人自主导航的关键技术之一.本文模仿人工智能驾驶行为,提出了移动机器人运动控制的模糊控制方法,并介绍了该控制器的结构组成和设计过程.提出的模糊控制方法可以保证机器人准确高效的完成路径跟踪任务,并且具有良好的鲁棒性.仿真试验证实了该方法的有效性和可行性.     

基于模糊PID的轮式移动机器人轨迹控制

本文针对实际的轮式自主移动机器人轨迹控制和定位问题提出了一种解决方法。利用模糊PID复合控制器实现移动机器人的轨迹控制，利用陀螺、磁盘罗、里程计进行多传感器融合定位。在计算机仿真和实际的轮式移动机器人的轨迹控制、定位实验中，与使用PID控制器的方法进行了比较，结果表明了多传感器融合、 模糊PID在解决轨迹控制和定位问题上的优越性。     

满足复杂要求的机器人最优巡回控制系统设计与实现

本文结合线性时序逻辑理论与模糊控制方法,设计并实现了一种满足复杂任务需求的移动机器人巡回控制系统,它既能够针对复杂时序任务进行路径规划,又能够对机器人进行模糊控制实现路径跟踪.首先,基于线性时序逻辑理论,确定能够满足复杂巡回任务需求的全局最优路径.接着,根据所获得的最优路径,采用模糊控制方法设计轨迹跟踪控制器,使其通过实时位姿反馈对机器人进行路径跟踪控制.仿真结果验证了移动机器人巡回控制系统的有效性.最后,基于E-Puck移动机器人构建了能够满足复杂任务需求的移动机器人巡回控制实验系统.基于所提出的最优巡回路径规划算法和模糊控制器设计方法,通过图像处理、数据通信、算法加载等软件模块的实现完成了满足复杂任务需求的移动机器人巡回控制.     

非平衡负载下轮式移动机器人的抗扰PID控制

在非平衡负载条件下,轮式移动机器人(WMR)的前进、转向速度耦合,影响着轨迹跟踪和避障等运动控制性能.为此,本文提出了一种基于抗扰PID(DR–PID)控制器的WMR速度调节主动抗扰(ADR)控制策略.首先,建立WMR的速度耦合模型,引入解耦矩阵减小静态耦合作用;然后,基于一类改进干扰观测器(DOB)控制方法,设计一种具有ADR能力的PID控制器,即DR–PID,用于WMR的速度分散调节.进一步,考虑高频增益不匹配/不确定性,分析闭环系统稳定性条件.所得结论揭示了PID控制器的抗扰机理;最后,在不平衡负载条件下开展WMR运动控制实验研究,实验结果验证了所提方法的有效性.     

Design of a PID optimized neural networks and PD fuzzy logic controllers for a two‐wheeled mobile robot

In this paper, two intelligent techniques for a two‐wheeled differential mobile robot are designed and presented: A smart PID optimized neural networks based controller (SNNPIDC) and a PD fuzzy logic controller (PDFLC). Basically, mobile robots are required to work and navigate under exigent circumstances where the environment is hostile, full of disturbances such as holes and stones. The robot navigation leads to an autonomous decision making to overcome an obstacle and/or to stop the engine to protect it. In fact, the actuators that drive the robot should in no way be damaged and should stop to change direction in case of insurmountable disturbances. In this context, two controllers are implemented and a comparative study is carried out to demonstrate the effectiveness of the proposed approaches. For the first one, neural networks are used to optimize the parameters of a PID controller and for the second a fuzzy inference system type Mamdani based controller is adopted. The goal is to implement control algorithms for safe robot navigation while avoiding damage to the motors. In these two control cases, the smart robot has to quickly perform tasks and adapt to changing environment conditions while ensuring stability and accuracy and must be autonomous with regards to decision making. Simulations results aren't done in real environments, but are obtained with the Matlab/Simulink environment in which holes and stones are modeled by different load torques and are applied as disturbances on the mobile robot environment. These simulation results and the robot performances are satisfactory and are compared to a PID controller in which parameters are tuned by the Ziegler–Nichols tuning method. The applied methods have proven to be highly robust.     

基于DSP的集控式足球机器人控制系统设计

以集控式足球机器人为研究对象,以双闭环视觉伺服控制结构为主线,提出了基于DSP技术和非线性PI控制算法的机器人小车控制系统设计,保证了控制的准确性,提高了控制的实时性;论证了单参数模糊自校正非线性PI算法应用于机器人位置环控制中的可行性,增强了系统的自适应能力。实验证明了此方案对足球机器人运动控制的有效性,其原理对其它类型移动机器人的控制同样有借鉴作用。     

基于PLC的自适应模糊-PID压力控制系统

本文在传统PID控制技术和模糊控制技术的基础上,吸收两者长处,设计了自适应模糊-PID控制器,并将其应用于压力控制中。基于S7-200PLC的自适应模糊-PID压力控制系统,以偏差和偏差变化率作为输入,根据被控系统不同工况变化的要求,通过修改PID控制器的参数来获得满意的动态和静态控制性能。     

具有参数不确定性的轮式移动机器人自适应backstepping控制

针对参数不确定的轮式移动机器人的轨迹跟踪问题,设计自适应跟踪控制器.基于移动机器人的动力学模型,采用backstepping积分方法,通过逐步递推选择适当的Lyapunov函数,设计基于状态反馈的自适应控制器,并进行了相应的稳定性分析.与传统PID控制进行仿真对比,结果表明提出的自适应控制策略能较好地补偿系统参数摄动的影响,提高了移动机器人的轨迹跟踪性能和鲁棒性.     

多移动机器人轨迹跟踪控制系统设计与实现

针对轮式移动机器人的轨迹跟踪控制问题,在分析了机器人运动学模型的基础上,构建多机器人的领航-追随模型;采用跟踪微分器在输入输出两端安排过渡过程,设计了一种基于多变量解耦的非线性PID轨迹跟踪控制器;搭建以Arduino Mega 1280控制板为核心的移动机器人实验平台,采用速度PID控制器以满足机器人驱动电机的实时调速要求,基于ROS提出一种结构化和模块化的多机器人控制系统;在此基础上进行实验,并将实验结果与传统PID方法控制的实验结果进行对比;实验结果验证了文章所提算法的有效性,控制器易于实现且具有一定的鲁棒性。     

Navigation of Mobile Robots Using a Fuzzy Logic Controller

This paper describes a mobile robot navigation control system based on fuzzy logic. Fuzzy rules embedded in the controller of a mobile robot enable it to avoid obstacles in a cluttered environment that includes other mobile robots. So that the robots do not collide against one another, each robot also incorporates a set of collision prevention rules implemented as a Petri Net model within its controller. The navigation control system has been tested in simulation and on actual mobile robots. The paper presents the results of the tests to demonstrate that the system enables multiple robots to roam freely searching for and successfully finding targets in an unknown environment containing obstacles without hitting the obstacles or one another.     

模糊PID控制下移动机器人定位方法研究

机器人定位研究一直是机器人学研究的重点,但目前机器人定位方法都存在缺点,抗干扰能力差,不能做到准确定位,主要是由于环境等多方面因素的干扰,定位误差会逐渐加大;由于上述原因,提出了一种基于设定值加权模糊PID控制的移动机器人自定位方法;给出了定位过程的参数,为机器人移动建立模型,设计一种模糊 PID 控制器,根据误差及变化率大小,选择模糊定位或PID定位,实现移动机器人的智能定位,提高机器人定位准确的准确性;通过仿真实验结果证明:模糊PID控制的机器人自定位方法对移动机器人的定位过程有较好的改善作用,实用效果较好。     

基于变增益模糊PID控制的移动机器人轨迹跟踪

该文对轮式移动机器人提出了一种基于变增益的模糊PID轨迹跟踪控制方法。首先将常规PID分为PI和PD的组合,再把PID的输出转化为误差和误差变化率之和,然后设计增益随误差变化的自适应调节律,使得移动机器人跟踪期望的运动轨迹。最后通过实验验证了所提方法的有效性。     

非完整移动机器人道路跟踪控制器设计及应用

讨论一类非完整约束条件下的移动机器人道路跟踪控制问题，综合后推方法与模糊滑模控制方法设计非完整移动机器人的状态反馈控制系统，并根据Lyapunov稳定性定理后推设计时变光滑反馈控制律，当存在较大侧向误差时，模糊滑模控制器确保移动机器人沿稳定的工作区域减小误差；当误差比较小时，时变光滑状态反馈控制实现对移动机器人的平稳镇定，采用移动机器人Amigobot作为实验平台，验证了控制器设计的有效性。