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研究生:林昜
研究生(外文):LIN, YANG
論文名稱:移動式機器人之適應性模糊小腦追蹤控制
論文名稱(外文):Adaptive Fuzzy Cerebellar Model Articulation Controller Tracking Control for Mobile Robot
指導教授:吳德豐
指導教授(外文):WU, TER-FENG
口試委員:吳德豐彭世興陳珍源蔡樸生胡念祖
口試委員(外文):WU, TER-FENGPERNG, SHYH-SHINGCHEN, JEN-YANGTSAI, PU-SHENGHU, NIAN-ZE
口試日期:2019-07-15
學位類別:碩士
校院名稱:國立宜蘭大學
系所名稱:電機工程學系碩士班
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2019
畢業學年度:107
語文別:中文
論文頁數:65
中文關鍵詞:三輪全方位移動機器人追蹤控制小腦模式控制器模糊邏輯適應性控制適應性模糊小腦模式控制器
外文關鍵詞:Three-Wheel Omnidirectional Mobile RobotTracking ControlCerebellar Model Articulation Controller (CMAC)Fuzzy LogicAdaptive ControlAdaptive Fuzzy Cerebellar Model Articulation Controller(AFCMAC)
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本文提出一個適應性模糊小腦模式控制器設計方案,應用於三輪全方位移動機器人,來執行非線性軌跡追蹤控制任務。本研究中適應性模糊小腦模式控制器(AFCMAC)是由小腦模式控制器和模糊邏輯以及強健控制器結合而成,只要設計適當的適應律與控制律,就能調適非線性系統的不穩定性與系統控制的精度。藉由Lyapunov穩定性分析,可證明其閉迴路系統為有界且追蹤誤差能漸進收斂到一個可控殘局,能解決多維非線性系統不穩定的追蹤控制問題。研究起初,根據三輪全方位移動機器人的幾何架構,推導運動學模型。接著,整合模糊邏輯和小腦模式演算,建構一個可降低輸入維度,簡化系統結構的多變數模糊小腦模式單元(FCMAC)。其次,設計適當的適應律及控制律並結合具滑動面特性的輸出回授,發展成一多維模糊小腦模式控制系統,以調適非線性系統的不確定性。最後,整合成適應性模糊小腦模式控制器來進行軌跡追蹤的模擬分析,並將AFCMAC控制器在Arduino控制版上實現,完成一套Arduino驅動的三輪全方位機器人AFCMAC運動控制系統。最後,藉由Arduino三輪全方位機器人的軌跡追蹤實驗結果,來驗證本文所提適應性模糊小腦模式控制器方案的正確性及可行性。
This paper proposes an adaptive fuzzy cerebellar mode controller design scheme, which is applied to three-wheel omnidirectional mobile robots to perform nonlinear trajectory tracking control tasks. In this study, the adaptive fuzzy cerebellar mode controller (AFCMAC) is a combination of cerebellar mode controller and fuzzy logic and robust controller. As long as the appropriate adaptive law and control law are designed, the instability of the nonlinear system can be adjusted. Precision with system control. By Lyapunov stability analysis, it can be proved that the closed-loop system is bounded and the tracking error can gradually converge to a controllable endgame, which can solve the problem of unstable tracking control of multi-dimensional nonlinear systems. At the beginning of the study, the kinematics model was derived based on the geometric architecture of the three-wheeled omnidirectional mobile robot. Then, the fuzzy logic and cerebellar mode calculus are integrated to construct a multi-variable fuzzy cerebellar mode unit (FCMAC) which can reduce the input dimension and simplify the system structure. Secondly, the appropriate adaptive law and control law are designed and combined with the output feedback with sliding surface characteristics to develop a multi-dimensional fuzzy cerebellar mode control system to adjust the uncertainty of the nonlinear system. Finally, the adaptive fuzzy cerebellar mode controller is integrated to simulate the trajectory tracking, and the AFCMAC controller is implemented on the Arduino control version to complete a set of Arduino-driven three-wheel omni-directional AFCMAC motion control system. Finally, the correctness and feasibility of the adaptive fuzzy cerebellar mode controller proposed in this paper is verified by the trajectory tracking experiment results of Arduino three-wheel omnidirectional robot.
摘要 I
Abstract II
誌謝 III
目錄 IV
圖目錄 VI
表目錄 VIII
第一章 緒論 1
1.1 前言 1
1.2 研究背景與目的 2
1.3 研究步驟 3
1.4 文章架構 4
第二章 模糊小腦模式控制器設計 5
2.1 小腦模式控制器設計 5
2.2 模糊小腦模式控制器設計 8
2.3 模糊小腦模式控制器與非線性函數 14
第三章 適應性模糊小腦模式控制器設計 18
3.1 系統描述 18
3.2 模糊小腦模式控制系統設計 19
3.3 強健控制器設計 20
3.4 適應性模糊小腦模式控制系統設計 21
第四章 三輪全方位機器人之模擬 25
4.1 三輪全方位移動機器人基本架構 25
4.2 直線軌跡追蹤模擬 27
4.3 圓形軌跡追蹤模擬 30
4.4 AFCMAC與PID的軌跡追蹤模擬 33
4.4.1 直線軌跡追蹤比較 33
4.4.2 圓形軌跡追蹤比較 36
第五章 軟硬體設備介紹 39
5.1 硬體介紹 39
5.1.1 全向輪 39
5.1.2 直流伺服馬達 40
5.1.3 DHB-10 10A雙通道全橋馬達驅動器 41
5.1.4 超音波感距離感測器 43
5.1.5 NP Type電池 45
5.1.6 Arduino MEGA 2560控制板 46
5.2 Arduino與軟體介紹 48
5.2.1 Arduino基本介紹 48
5.2.2 Arduino的特色 50
5.2.3 Arduino軟體介紹 51
5.2.4 馬達控制 52
5.2.5 馬達回授 54
第六章 實驗結果 56
6.1 實驗內容介紹 56
6.1.1 直線路徑之軌跡追蹤實驗結果 56
6.1.2 圓形軌跡之追蹤實驗結果 59
第七章 結論與未來展望 62
7.1 結論 62
7.2 未來展望 62
參考文獻 64

圖目錄
圖 2.1.1:二維小腦模式控制器之記憶單元的分割方式 7
圖 2.1.2:小腦模式控制器輸入與輸出之映射 7
圖 2.2.1:整合模糊集合及CMAC概念圖 10
圖 2.3.1:模糊小腦模式控制器逼近雙輸入cos(t)之非線性函數 15
圖 2.3.2:模糊小腦模式控制器逼近雙輸入sin(t)之非線性函數 15
圖 2.3.3:非線性函數之逼近誤差 16
圖 2.3.4:模糊小腦模式控制器逼近非線性函數 16
圖 3.4.1:適應性模糊小腦模式控制系統之架構圖 24
圖 4.1.1:三輪全方位移動機器人幾何架構圖 25
圖 4.2.1:直線軌跡追蹤圖 28
圖 4.2.2:直線軌跡追蹤誤差圖 29
圖 4.2.3:系統控制直線軌跡追蹤轉速圖 29
圖 4.3.1:圓形追蹤軌跡圖 31
圖 4.3.2:圓形軌跡追蹤誤差圖 32
圖 4.3.3:控制系統圓形軌跡追蹤轉速圖 32
圖 4.4.1:PID直線軌跡追蹤圖 33
圖 4.4.2:AFCMAC直線軌跡追蹤圖 34
圖 4.4.3:PID直線軌跡追蹤誤差圖 34
圖 4.4.4:AFCMAC直線軌跡追蹤誤差圖 35
圖 4.4.5:PID圓形追蹤軌跡圖 36
圖 4.4.6:AFCMAC圓形追蹤軌跡圖 36
圖 4.4.7:PID圓形軌跡追蹤誤差圖 37
圖 4.4.8:AFCMAC圓形軌跡追蹤誤差圖 37
圖 5.1.1:三輪全方位移動機器人示意圖 39
圖 5.1.2:全方位輪實體圖 40
圖 5.1.3:馬達IG-42實體圖 41
圖 5.1.4:DHB-10實體圖 43
圖 5.1.5:超音波感距離感測器實體圖 45
圖 5.1.6:NP Type電池實體圖 46
圖 5.1.7:Arduino Mega 2560 47
圖 5.2.1:Arduino軟體發展環境 52
圖 5.2.2:PWM脈波訊號示意圖 53
圖 5.2.3:馬達正轉時回授訊號分析圖 54
圖 5.2.4:馬達反轉時回授訊號分析圖 55
圖 6.1.1:直線路徑追蹤之平面座標軌跡實驗圖 57
圖 6.1.2:直線路徑追蹤之追蹤誤差實驗圖 58
圖 6.1.3:圓形軌跡追蹤之平面座標軌跡實驗圖 60
圖 6.1.4:圓形軌跡追蹤之追蹤誤差實驗圖 60

表目錄
表 2.2.1:模糊集合結合CMAC之關聯向量 11
表 4.2.1:直線軌跡AFCMAC初始參數 27
表 4.3.1:圓形軌跡AFCMAC初始參數 30
表 5.1.1:馬達IG-42規格表 41
表 5.1.2:DHB-10規格表 42
表 5.1.3:超音波感距離感測器規格表 44
表 5.1.4:NP Type電池規格表 46
表 5.1.5:Arduino Mega 2560規格表 47
表 5.2.1:馬達工作週期 53
表 6.1.1:直線路徑軌跡追蹤初始參數值 56
表 6.1.2:圓形軌跡初始參數表 59


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