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dc.contributor.authorRossomando, F.G.
dc.contributor.authorSoria, C.
dc.contributor.authorCarelli, R.
dc.date.accessioned2020-01-18T13:38:49Z
dc.date.available2020-01-18T13:38:49Z
dc.date.issued2013
dc.identifier.citationRossomando, F.G.; Soria, C.; Carelli, R. Algoritmo compensador neuronal discreto de dinámica en robots móviles usando filtro de Kalman extendido. "Revista internacional de métodos numéricos para cálculo y diseño en ingeniería", 2013, vol. 29, núm. 1.
dc.identifier.issn1886-158X
dc.identifier.issn0213-1315
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/2117/175247
dc.description.abstractEste artículo presenta el diseño de un algoritmo basado en redes neuronales en tiempo discreto para su aplicación en robótica móvil. También se muestran las condiciones de estabilidad y una evaluación de los resultados. El robot móvil en el cual se aplicó el algoritmo neural posee 2 controladores en cascada, uno para la cinemática y otro para la dinámica; ambos controladores están basados en la linealización por realimentación. El controlador de la dinámica solo posee la información de la dinámica nominal (parámetros). La red neuronal de compensación se adapta para reducir las perturbaciones ocasionadas por las variaciones en la dinámica y las incertidumbres existentes en el modelo, y esas diferencias en la dinámica entre el modelo nominal y el real son aprendidas por una red neuronal RBF (funciones de base radial) usando el filtro de Kalman extendido para el ajuste de los pesos de salida de las funciones de base radial. El algoritmo de compensación neuronal es eficiente, ya que el costo computacional es menor que el necesario para aprender la totalidad de la dinámica y al mismo tiempo posee la robustez que podría aprender la totalidad de la dinámica en caso de fallo del controlador dinámico. En este trabajo se muestra un análisis de estabilidad del algoritmo neuronal adaptable, y además se comprueba que los errores de control están acotados en función del error de aproximación de la red neuronal RBF. Se muestran resultados de experimentación sobre un robot móvil que prueban la viabilidad práctica y el rendimiento para el control de los mismos.
dc.description.abstractThis paper presents the design of an algorithm based on neural networks in discrete time for its application in mobile robots. In addition, the system stability is analyzed and an evaluation of the experimental results is shown. The mobile robot has two controllers, one addressed for the kinematics and the other one designed for the dynamics. Both controllers are based on the feedback linearization. The controller of the dynamics only has information of the nominal dynamics (parameters). The neural algorithm of compensation adapts its behaviour to reduce the perturbations caused by the variations in the dynamics and the model uncertainties. Thus, the differences in the dynamics between the nominal model and the real one are learned by a neural network RBF (radial basis functions) where the output weights are set using the extended Kalman filter. The neural compensation algorithm is efficient, since the consumed processing time is lower than the one required to learning the totality of the dynamics. In addition, the proposed algorithm is robust with respect to failures of the dynamic controller. In this work, a stability analysis of the adaptable neural algorithm is shown and it is demonstrated that the control errors are bounded depending on the error of approximation of the neural network RBF. Finally, the results of experiments performed by using a mobile robot are shown to test the viability in practice and the performance for the control of robots.
dc.language.isospa
dc.publisherUniversitat Politècnica de Catalunya. CIMNE
dc.rightsAttribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 Unported
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/deed.es
dc.subjectÀrees temàtiques de la UPC::Matemàtiques i estadística::Anàlisi numèrica
dc.subject.lcshNumerical analysis
dc.subject.otherRobots móviles
dc.subject.otherRedes neuronales
dc.subject.otherFiltro de Kalman extendido
dc.subject.otherControl no lineal
dc.subject.otherMobile robots
dc.subject.otherNeural networks
dc.subject.otherExtended Kalman filter
dc.subject.otherNonlinear control
dc.titleAlgoritmo compensador neuronal discreto de dinámica en robots móviles usando filtro de Kalman extendido
dc.title.alternativeDiscrete neural compensator algorithm of dynamic in mobile robots using extended Kalman filter
dc.typeArticle
dc.subject.lemacAnàlisi numèrica
dc.identifier.doi10.1016/j.rimni.2011.10.004
dc.description.peerreviewedPeer Reviewed
dc.rights.accessOpen Access
local.citation.publicationNameRevista internacional de métodos numéricos para cálculo y diseño en ingeniería
local.citation.volume29
local.citation.number1


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