مهندسی مکانیک مدرس

مهندسی مکانیک مدرس

کنترل مدل پیش‌بین مبتنی بر بینایی برای ربات متحرک چرخ‌دار

نوع مقاله : پژوهشی اصیل

نویسندگان
گروه کنترل، دانشکده مهندسی برق، دانشگاه علم و صنعت ایران، تهران، ایران
چکیده
در این مقاله کنترل ربات متحرک چرخ‌دار بر مبنای بینایی ماشین موردتوجه واقع شده‌است. یکی از روش‌های رایج در کنترل سیستم‌های مذکور، استفاده از الگوریتم‌های مدل‌پیش‌بین می‌باشد. در این دست از سیستم‌ها، سرعت پاسخ الگوریتم کنترلی و بهینگی آن دو فاکتور اساسی برای رسیدن به عملکرد مطلوب می‌باشد. همچنین عدم امکان دست‌یابی به مقادیر دقیق پارامترهای ربات و تغییر آن‌ها در حین عملکرد ربات، چالش مهمی در پیاده‌سازی کنترل‌کننده‌ است، لذا تمرکز این مقاله روی الگوریتم کنترلی مدل پیش‌بین مقاوم و بی‌درنگ می‌باشد تا بتواند علاوه بر پاسخ بهینه و بی‌درنگ، پایداری ربات را در برابر نایقینی‌ها و اغتشاشات محیطی تضمین نماید. به این منظور از روش بهینه‌سازی شبکه عصبی بازگشتی تصویر به‌عنوان بهینه‌ساز کنترل مدل‌پیش‌بین استفاده شده تا بتواند به‌صورت بی درنگ مقادیر بهینه ورودی های کنترلی را محاسبه نماید. ترکیب بهینه‌سازی شبکه عصبی بازگشتی تصویر با کنترل مدل‌پیش‌بین منجر به فرمول‌بندی و قیود جدیدی شده که نوآوری مقاله محسوب می‌شود. در نهایت به‌منظور بررسی صحت عملکرد الگوریتم پیشنهادی، عبور ربات از راهرو با حضور موانع در نرم افزار V-REP شبیه‌سازی شده‌است. نتایج نشان می‌دهد که زمان محاسبه ورودی کنترلی بهینه در مقایسه با روش‌های مشابه کاهش یافته‌است و همچنین انتخاب مسیر بهینه توسط سیستم فازی در حضور موانع به‌شکل مناسبی انجام شده‌است.
کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله English

Vision-Based Model Predictive Control of Wheeled Mobile Robot

نویسندگان English

R. Khonsarian
M. Farrokhi
Control Department, Electrical Engineering School, Iran University of Science and Technology, Tehran, Iran
چکیده English

In this article, a novel control of wheeled mobile robot based on machine vision is considered. One of the common methods for controlling such systems is the use of Model Predictive Control (MPC) algorithms. In these systems, the response speed of the control algorithm and the optimality of these are two basic factors for achieving the optimal performance. Also, the impossibility of achieving precise values of the robot parameters and their variation during the operation of the robot is an important challenge in the implementation of the controller, therefore, this paper focuses on real-time and robust MPC, so that it can ensure the system against uncertainties and environmental disturbances in addition to the optimal and real-time response. Hence, the optimization based on projection recurrent neural network (PRNN) has been used as an optimizer to reduce the calculation time cost. The combination of PRNN optimization with MPC leads to new formulation and constraints that are considered to be the article innovations. Finally, in order to verify the validity of the proposed algorithm, the robot passes through the corridor with the presence of obstacles, which is simulated in the V-REP software. The results show that the optimum control input speed has been increased in comparison with similar methods, and the optimal path selection by the fuzzy system in the presence of obstacles has been well suited.

کلیدواژه‌ها English

Model Predictive Control
Optimization
Projection recurrent neural network
Nonholonomic mobile robot
Fuzzy system
Martinez-Gomez J, Fernandez-Caballero A, Garcia-Varea I, Rodriguez L, Romero Gonzalez C. A taxonomy of vision systems for ground mobile robots. International Journal of Advanced Robotic Systems. 2014;11(7). [Link] [DOI:10.5772/58900]
Wang H, Guo D, Liang X, Chen W, Hu G, Leang KK. Adaptive vision-based leader-follower formation control of mobile robots. IEEE Transactions on Industrial Electronics. 2017;64(4):2893-2902. [Link] [DOI:10.1109/TIE.2016.2631514]
Zhang X, Fang Y, Li B, Wang J. Visual servoing of nonholonomic mobile robots with uncalibrated camera-to-robot parameters. IEEE Transactions on Industrial Electronics. 2017;64(1):390-400. [Link] [DOI:10.1109/TIE.2016.2598526]
Gupta M, Kumar S, Behera L, Subramanian VK. A novel vision-based tracking algorithm for a human-following mobile robot. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems. 2017;47(7):1415-1427. [Link] [DOI:10.1109/TSMC.2016.2616343]
Li B, Zhang X, Fang Y, Shi W. Visual servo regulation of wheeled mobile robots with simultaneous depth identification. IEEE Transactions on Industrial Electronics. 2018;65(1):460-469. [Link] [DOI:10.1109/TIE.2017.2711861]
Harasim P, Trojnacki M. State of the Art in Predictive Control of Wheeled Mobile Robots. Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems. 2016;10(1):34-42. [Link] [DOI:10.14313/JAMRIS_1-2016/5]
Li Z, Xiao H, Yang C, Zhao Y. Model predictive control of nonholonomic chained systems using general projection neural networks optimization. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems. 2015;45(10):1313-1321. [Link] [DOI:10.1109/TSMC.2015.2398833]
Azizi MR, Keighobadi J. Point stabilization of nonholonomic spherical mobile robot using nonlinear model predictive control. Robotics and Autonomous Systems. 2017;98:347-359. [Link] [DOI:10.1016/j.robot.2017.09.015]
Ke F, Li Z, Yang C. Robust tube-based predictive control for visual servoing of constrained differential-drive mobile robots. IEEE Transactions on Industrial Electronics. 2018;65(4):3437-3446. [Link] [DOI:10.1109/TIE.2017.2756595]
Li Z, Yang C, Su CY, Deng J, Zhang W. Vision-based model predictive control for steering of a nonholonomic mobile robot. IEEE Transaction on Control Systems and Technology. 2016;24(2):553-564. [Link]
Xiao H, Li Z, Yang C, Zhang L, Yuan P, Ding L, et al. Robust stabilization of a wheeled mobile robot using model predictive control based on neuro-dynamics optimization. IEEE Transactions on Industrial Electronics. 2017;64(1):505-516. [Link] [DOI:10.1109/TIE.2016.2606358]
Sarkar N, Yun X, Kumar V. Control of mechanical systems with rolling constraints: Application to dynamic control of mobile robots. The International Journal of Robotics Research. 1994;13(1):55-69. [Link] [DOI:10.1177/027836499401300104]
Zhang Y, Ge SS, Lee TH. A unified quadratic-programming-based dynamical system approach to joint torque optimization of physically constrained redundant manipulators. IEEE Transaction on System, Man and Cybernetics, Part B (Cybernetics). 2004;34(5):2126-2132. [Link] [DOI:10.1109/TSMCB.2004.830347]
Wang LX. A Course in Fuzzy Systems and Control. New Jercy: Prentice Hall PTR; 1997. [Link]
Chen J, Jia B, Zhang K. Trifocal, Tensor-based adaptive visual trajectory tracking control of mobile robots. IEEE Transactions on Cybernetics. 2017;47(11):3784-3798. [Link] [DOI:10.1109/TCYB.2016.2582210]
Agüero CE, Koenig N, Chen I, Boyer H, Peters S, Hsu J, et al. Inside the virtual robotics challenge: Simulating real-time robotic disaster response. IEEE Transactions on Automation Science and Engineering. 2015;12(2):494-506. [Link] [DOI:10.1109/TASE.2014.2368997]
MobileRobots Inc. Pioneer 3 operations manual with mobile robots exclusive advanced robot control & operations software. Version 3. [Internet]. 2006 [Cited 2018 July 01]. Available from: https://www.inf.ufrgs.br/~prestes/Courses/Robotics/manual_pioneer.pdf [Link]
Dalamagkidis K, Valavanis KP, Piegl AL. Nonlinear model predictive control with neural network optimization for autonomous autorotation of small unmanned helicopters. IEEE Transactions on Control Systems Technology. 2007;19(4):818-831. [Link] [DOI:10.1109/TCST.2010.2054092]
Zare-Atabaki A. Model predictive control of mobile robot in presence of obstacles [Dissertation]. Tehran: Iran University of Science and Technology; 2007. [Persian] [Link]