Ball and Beam Control using Adaptive PID based on Q-Learning

The ball and beam system is one of the most used systems for benchmarking the controller response because it has nonlinear and unstable characteristics. Furthermore, in line with the increasing of computation power availability and artificial intelligence research intensity, especially the reinforcement learning field, nowadays plenty of researchers are working on a learning control approach for controlling systems. Due to that, in this paper, the adaptive PID controller based on Q-Learning (Q-PID) was used to control the ball position on the ball and beam system. From the simulation result, Q-PID outperforms the conventional PID and heuristic PID controller technique with the swifter settling time and lower overshoot percentage

Pengaturan Kemudi Kendaraan Otonom Four Wheel Steer dan Four Wheel Drive (4WS4WD) Menggunakan Model Predictive Control

Riset dan perkembangan kendaraan otonom yang semakin masif memberikan tantangan baru pada permasalahan pengaturan kendaraan otonom itu sendiri. Salah satu model kendaraan yang sering digunakan karena terkenal akan kemampuan manuvernya adalah model 4WS4WD. Salah satu permasalahan pengaturan yang berpengaruh signifikan pada keotonoman kendaraan adalah sistem pengaturan kemudinya. Pengaturan kemudi ini memegang peranan penting dalam beberapa skenario misalnya perubahan lajur dan pelacakan jalur. Pada penelitian ini, algoritma kontrol Model Predictive Control (MPC) dirancang untuk mengatur kemudi dari kendaraan otonom model 4WS4WD. Dari hasil percobaan dengan beberapa skenario diperoleh bahwa kontroler kemudi yang dirancang memiliki nilai IAE dan RMSE terendah ketika Np = 6 dan Nc = 5 dengan rata-rata nilai 706.32 dan 0.0296, masing-masing

Pengaturan Kemudi Kendaraan Otonom Four Wheel Steer dan Four Wheel Drive (4WS4WD) Menggunakan Model Predictive Control

Riset dan perkembangan kendaraan otonom yang semakin masif memberikan tantangan baru pada permasalahan pengaturan kendaraan otonom itu sendiri. Salah satu model kendaraan yang sering digunakan karena terkenal akan kemampuan manuvernya adalah model 4WS4WD. Salah satu permasalahan pengaturan yang berpengaruh signifikan pada keotonoman kendaraan adalah sistem pengaturan kemudinya. Pengaturan kemudi ini memegang peranan penting dalam beberapa skenario misalnya perubahan lajur dan pelacakan jalur. Pada penelitian ini, algoritma kontrol Model Predictive Control (MPC) dirancang untuk mengatur kemudi dari kendaraan otonom model 4WS4WD. Dari hasil percobaan dengan beberapa skenario diperoleh bahwa kontroler kemudi yang dirancang memiliki nilai IAE dan RMSE terendah ketika Np = 6 dan Nc = 5 dengan rata-rata nilai 706.32 dan 0.0296, masing-masing. ===================================================================================================== The massive research and development of autonomous vehicles present new challenges to the problems of controlling autonomous vehicles themselves. One of the vehicle models that is often used because it is known for its maneuverability is the 4WS4WD model. One of the control problems that have a significant effect on the autonomy of a vehicle is the steering control system. This steering control plays an important role in several scenarios of lane change and path tracking. In this study, the Model Predictive Control (MPC) control algorithm was designed to control the steering wheel of an autonomous 4WS4WD model. From the experimental results with several scenarios, it is obtained that the designed controller is having lowest IAE and RMSE when Np = 6 and Nc =5 with the averaged value of 706.32 and 0.0296, respectively