Preview

Mekhatronika, Avtomatizatsiya, Upravlenie

Advanced search

Hierarchical Fuzzy Control System for a Mobile Robot Angular Orientation. Part I

https://doi.org/10.17587/mau.17.458-464

Abstract

The paper presents the existing algorithms and ways of passing labyrinths. Hardware and software were developed for an automated control system of a mobile robot angular orientation in labyrinths. The paper describes the elements included into the robot, as well as a scheme of their linking-up. One of the factors, which limit the use of the robotic systems in industry, is a small memory size of the microcontrollers. In order to compensate for this shortage, a fuzzy algorithm of passing based on analysis of the incoming information from the sensors was presented. In order to process the information coming from the sensors an articulated mobile robot control concept is used, based on a hierarchical fuzzy synthesized MISO-system. Its distinguishing feature is that the parameters of the previous level of the output are the input to the next level. A concept is presented for processing information coming from the sensors of the mobile robot control. It is based on a hierarchical fuzzy synthesized MISO-system. They make the system additive, and ensure its higher levels of accuracy and functionality. They make the system additive, and ensure higher levels for accurate events. Assessment of accuracy is carried out by the standard deviation (RMSE). The best system has a minimal value of RMSE. The experimental modeling presented in the paper confirms the adequacy of the developed fuzzy system.

About the Authors

M. V. Bobyr
South-Western State University
Russian Federation


S. A. Kulabuhov
South-Western State University
Russian Federation


A. S. Yakushev
South-Western State University
Russian Federation


References

1. Перельман Я. И. Занимательная физика. Книга 1. М.: Риммис, 2015.

2. Кравченко А. В. Робот-лабиринт // Радиоаматор. Практическая радиоэлектроника. 2010. № 2. С. 30-32.

3. Takeshi Morishita, Osamu Tojo. Integer inverse kinematics method using Fuzzy logic // Intelligent Service Robotics. 2013. Vol. 6, Iss. 2. P. 101-108.

4. Nasiba A. Sabto, Khalih Al Mutib. Autonomous mobile robot localization based on RSSI measurements using an RFID senror and neural network BPANN / Journal of King Saud University // Computer and Information Sciences. 2013. N. 25. P. 137-143.

5. Hongwei Mo, Qirong Tang, Longlong Meng. Behavior-Bases Fuzzy Control for Mobile Robot Navigation // Mathematical Problems in Engineering. Vol. 2013. Article ID 561451. 10 p.

6. Бобырь М. В., Милостная Н. А. Нечеткая модель интеллектуальной системы управления мобильным роботом // Проблемы машиностроения и автоматизации (Engineering andautomation problems). 2015. № 3. С. 57-67.

7. Титов В. С., Бобырь М. В., Кулабухов С. А. Учет инерционности в нечетко-логических системах управления // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2014. № 12. С. 14-19.

8. Бобырь М. В., Титов В. С., Милостная Н. А., Глобин П. В. Оценка достоверности при моделировании нечетко-логических систем // Промышленные АСУ и контроллеры. 2012. № 7. С. 32-38.

9. Бобырь М. В. Адаптация системы управления мобильным роботом на основе нечеткой логики // Мехатроника, автоматизация, управление. 2015. Т. 16, № 7. С. 449-455.

10. Титов В. С., Бобырь М. В., Милостная Н. А. Особенности оценки точности измерений размеров при использовании высокоточных автоматизированных систем // Промышленные АСУ и контроллеры. 2005. № 6. С. 17-19.

11. Бобырь М. В., Титов Д. В., Кулабухов С. А. Оценка влияния числа обучаемых точек на аддитивность нечетких систем // Промышленные АСУ и контроллеры. 2014. № 10. С. 30-35.

12. Бобырь М. В., Кулабухов С. А. Дефаззификация вывода из базы нечетких правил на основе метода разности площадей // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2015. № 9. С. 32-41.

13. Титов В. С., Бобырь М. В., Милостная Н. А. АСУ прогнозированием точности обработки деталей // Автоматизация в промышленности. 2008. № 4. С. 3-4.

14. Емельянов С. Г., Титов В. С., Бобырь М. В. Интеллектуальные системы на основе нечеткой логики и мягких арифметических операций: учеб. пособие. М.: АРГАМАК-МЕДИА, 2014. 341 с.

15. Титов В. С., Бобырь М. В., Кулабухов С. А. Нечетко-логическая система управления стабилизацией процесса резания деталей // Известия Юго-Западного государственного университета. 2013. № 3. С. 54-58.

16. Бобырь М. В., Титов Д. В., Кулабухов С. А. Оценка прогнозирования принятия решений в условиях неопределенности // Телекоммуникации. 2015. № 11. С. 39-44.

17. Бобырь М. В., Титов Д. В., Кулабухов С. А. О некоторых свойствах мягкого алгоритма нечетко-логического вывода // Известия Юго-Западного государственного университета. Сер. "Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение". 2015. № 2 (59). С. 39-51.

18. Бобырь М. В. Диагностика оборудования с ЧПУ методами нечеткой логики // Промышленные АСУ и контроллеры. 2010. № 1. С. 18-20.


Review

For citations:


Bobyr M.V., Kulabuhov S.A., Yakushev A.S. Hierarchical Fuzzy Control System for a Mobile Robot Angular Orientation. Part I. Mekhatronika, Avtomatizatsiya, Upravlenie. 2016;17(7):458-464. (In Russ.) https://doi.org/10.17587/mau.17.458-464

Views: 559


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1684-6427 (Print)
ISSN 2619-1253 (Online)