Suivi de trajectoires d'un robot mobile omnidirectionnel en utilisant le réseau de neurones

Le présent travail porte principalement sur la conception et la mise en oeuvre d'un contrôleur basé sur un réseau de neurones pour le suivi de la trajectoire d'un robot mobile omnidirectionnel. Trois algorithmes différents de contrôle de suivi: le premier est basé sur le régulateur PI. Les deux autres contrôleurs proposés sont des contrôleurs de réseaux de neurones: un réseau de neurones entraîné hors ligne pour remplacer le PI et un réseau de neurones entraîné en ligne combiné avec le PI. L'intégration d'un contrôleur de réseau de neurones et du contrôleur cinématique présente l'avantage de traiter les incertitudes et les perturbations non modélisées et non structurées du système. Les avantages et les inconvénients des deux algorithmes de contrôle proposés seront discutés avec des illustrations. Une modélisation complète du système, comprenant la cinématique du robot a été réalisée, et les résultats sont comparés pour vérifier la précision de chaque méthode. La simulation du modèle de robot et des différents contrôleurs a été réalisée à l'aide de Matlab/Simulink. Les contrôleurs de suivi de trajectoire proposés seront testés sur la plate-forme du robot mobile ROBOTINO, un robot mobile utilisé à des fins éducatives, de recherche et de formation par le centre de l’entreprise FESTO DIACTEC, et tous les résultats de suivi de trajectoire avec différentes trajectoires de référence sont présentés. La simulation du modèle du robot et des différents contrôleurs a été réalisée à l'aide de Matlab et de son toolbox Simulink. Plusieurs tests ont été effectués pour visualiser la trajectoire suivie par le robot et d'autres ont été réalisés sur le modèle physique pour valider les résultats théoriques et pratiques

Mobile Robots Navigation

Mobile robots navigation includes different interrelated activities: (i) perception, as obtaining and interpreting sensory information; (ii) exploration, as the strategy that guides the robot to select the next direction to go; (iii) mapping, involving the construction of a spatial representation by using the sensory information perceived; (iv) localization, as the strategy to estimate the robot position within the spatial map; (v) path planning, as the strategy to find a path towards a goal location being optimal or not; and (vi) path execution, where motor actions are determined and adapted to environmental changes. The book addresses those activities by integrating results from the research work of several authors all over the world. Research cases are documented in 32 chapters organized within 7 categories next described

Advances in Intelligent Vehicle Control

This book is a printed edition of the Special Issue Advances in Intelligent Vehicle Control that was published in the journal Sensors. It presents a collection of eleven papers that covers a range of topics, such as the development of intelligent control algorithms for active safety systems, smart sensors, and intelligent and efficient driving. The contributions presented in these papers can serve as useful tools for researchers who are interested in new vehicle technology and in the improvement of vehicle control systems

Conference on Intelligent Robotics in Field, Factory, Service, and Space (CIRFFSS 1994), volume 1

The AIAA/NASA Conference on Intelligent Robotics in Field, Factory, Service, and Space (CIRFFSS '94) was originally proposed because of the strong belief that America's problems of global economic competitiveness and job creation and preservation can partly be solved by the use of intelligent robotics, which are also required for human space exploration missions. Individual sessions addressed nuclear industry, agile manufacturing, security/building monitoring, on-orbit applications, vision and sensing technologies, situated control and low-level control, robotic systems architecture, environmental restoration and waste management, robotic remanufacturing, and healthcare applications