Diseño de una estrategia de control para robots móviles utilizando técnicas de álgebra lineal (LABC) y estimación neuronal en el seguimiento de trayectorias

Autores
Vacca, Carlos A.; Scaglia, Gustavo Juan Eduardo; Ulloa Vasquez, Fernando C.; Rossomando, Francisco Guido
Año de publicación
2024
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
Los incovenientes planteados por el seguimiento de trayectorias usando robots móviles es un tema vigente en la teoría de control, en esta propuesta se presenta el diseño de un controlador de álgebra lineal en combinación con un estimador neuronal. Donde además el robot móvil cuenta con incertidumbres aditívas. Los valores de incertidumbre en cada momento de muestreo se obtienen mediante estimación basada en Redes Neuronales, donde se incluye el diseño de un estimador neuronal del error de modelado junto con la demostración de la convergencia a cero del error de seguimiento. La técnica de control propuesta se valida mediante simulación y resultados experimentales. El controlador de Ágebra Lineal y el estimador neuronal demuestran que se puede utilizar para reducir el efecto de las incertidumbres aditivas en el error de control de seguimiento.
The drawbacks posed by trajectory tracking using mobile robots is a current issue in control theory, in this proposal we present the design of a linear algebra controller in combination with a neural estimator. In addition, the mobile robot has additive uncertainties. The uncertainty values at each sampling time are obtained by estimation based on Neural Networks, where the design of a neural estimator of the modeling error is included together with the demonstration of the convergence to zero of the tracking error. The proposed control technique is validated by simulation and experimental results. The Linear Algebra controller and the neural estimator demonstrate that it can be used to reduce the effect of additive uncertainties on the tracking control error.
Fil: Vacca, Carlos A.. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional la Rioja; Argentina. Universidad Nacional de San Juan; Argentina
Fil: Scaglia, Gustavo Juan Eduardo. Consejo Nacional de Investigaciones Cientificas y Tecnicas. Centro Cientifico Tecnologico Conicet - Patagonia Confluencia. Instituto de Investigacion y Desarrollo En Ingenieria de Procesos, Biotecnologia y Energias Alternativas. Grupo Vinculado Instituto de Ingenieria Quimica | Universidad Nacional del Comahue. Instituto de Investigacion y Desarrollo En Ingenieria de Procesos, Biotecnologia y Energias Alternativas. Grupo Vinculado Instituto de Ingenieria Quimica.; Argentina
Fil: Ulloa Vasquez, Fernando C.. Universidad Tecnologica Metropolitana (utem);
Fil: Rossomando, Francisco Guido. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - San Juan. Instituto de Automática. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Instituto de Automática; Argentina
Materia
Álgebra Lineal
Control Neuronal
Control No lineal
Identificación
Robots Móviles
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Repositorio
CONICET Digital (CONICET)
Institución
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
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The drawbacks posed by trajectory tracking using mobile robots is a current issue in control theory, in this proposal we present the design of a linear algebra controller in combination with a neural estimator. In addition, the mobile robot has additive uncertainties. The uncertainty values at each sampling time are obtained by estimation based on Neural Networks, where the design of a neural estimator of the modeling error is included together with the demonstration of the convergence to zero of the tracking error. The proposed control technique is validated by simulation and experimental results. The Linear Algebra controller and the neural estimator demonstrate that it can be used to reduce the effect of additive uncertainties on the tracking control error.
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