퍼지-뉴럴 제어기법을 이용한 이동형 로봇의 자율주행 제어시스템 개발

Q: 이 논문에서 정의한 뉴럴-퍼지 제어기법이란 무엇인가?

뉴럴-퍼지 제어기법은 신경망의 학습 함수를 이용한 퍼지 제어 규칙과 멤버십 함수를 자동으로 조정하는 제어 방법이다. 이는 불확실성 시스템의 동적 모델링이 정확히 요구되지 않아 선형 및 비선형 시스템에 쉽게 적용 가능하며, 파라미터 동특성이 복잡한 비선형 시스템 제어에 적합한 기법이다.

Q: 제안된 뉴럴-퍼지 제어기법이 기존 제어기법보다 우수한 점은 무엇인가?

연구 결과, 제안된 뉴럴-퍼지 제어기법은 가우스 멤버십 함수를 적용한 퍼지 추론법과 역전파 알고리즘을 통한 다층 신경망 제어 구조로 설계되어 미지 외란 및 파라미터의 불확실성에 대해 기존 컴퓨터 토크 제어기법보다 매우 향상된 견실성과 정밀한 제어 성능을 유지하는 것으로 나타났다.

김휘동; 양승윤; 전완수; 안병국; 한성현

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 김휘동 양승윤 전완수 안병국 한성현

저널정보: 한국생산제조학회 한국생산제조학회 학술발표대회 논문집 韓國工作機械學會 2000 秋季學術大會論文集

발행연도: 2000.10

수록면: 130 - 134 (5page)

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This paper presents a new approach to the design of cruise control system of a mobile robot with two drive wheel. The proposed control scheme uses a Gaussian function as a unit function in the fuzzy-neural network, and back propagation algorithm to train the fuzzy-neural network controller in the framework of the specialized learning architecture. It is proposed a learning controller consisting of two neural network-fuzzy based on independent reasoning and a connection net with fixed weights to simply the neural networks-fuzzy. The performance of the proposed controller is shown by performing the computer simulation for trajectory tracking of the speed and azimuth of a mobile robot driven by two independent wheels.

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-552-016163904

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