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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.10
- 수록면
- 848 - 856 (9page)
- DOI
- 10.17958/ksmt.23.5.202110.848
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This paper proposes a model predictive controller of robot manipulators using a genetic algorithm to secure the best performance by performing parameter optimization with the genetic algorithm. Genetic algorithm is a natural evolutionary process modeled as a computer algorithm and has excellent performance in global optimization, so it is useful for tuning control parameters. The sliding mode controller and inverse dynamics controller are included in the lower part of the model prediction controller to minimize the problems caused by non-linearity and uncertainty of the robot manipulator. The performance superiority of the proposed method as described above has been confirmed in detail through a simulation study.
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K. M. Lynch / 2017 / Modern Robotics: Mechanics, Planning and Control / Cambridge University Press
E. F. Camacho / 2004 / Model Predictive Control / Springer
L. Wang / 2009 / Model Predictive Control System Design and Implementation Using MATLAB / Springer
D. Gu / 2006 / Receding horizon tracking control of wheeled mobile robots / IEEE Trans on Control System Technology 14(4):743~749
S. Akiba / 2010 / Optimal tracking control of two-wheeled mobile robots based on model predictive control / Proc. IEEE Int Workshop on AMC :454~459
E. F. Camacho / 2004 / Model Predictive Control / Springer
L. Wang / 2009 / Model Predictive Control System Design and Implementation Using MATLAB / Springer
D. Gu / 2006 / Receding horizon tracking control of wheeled mobile robots / IEEE Trans on Control System Technology 14(4):743~749
S. Akiba / 2010 / Optimal tracking control of two-wheeled mobile robots based on model predictive control / Proc. IEEE Int Workshop on AMC :454~459
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