論文の概要: Towards Agrobots: Trajectory Control of an Autonomous Tractor Using
Type-2 Fuzzy Logic Controllers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.04123v1
- Date: Fri, 9 Apr 2021 00:46:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-12 20:36:22.128446
- Title: Towards Agrobots: Trajectory Control of an Autonomous Tractor Using
Type-2 Fuzzy Logic Controllers
- Title（参考訳）: アグロボットに向けて:タイプ2ファジィ論理制御を用いた自律トラクタの軌道制御
- Authors: Erdal Kayacan, Erkan Kayacan, Herman Ramon, Okyay Kaynak and Wouter
Saeys
- Abstract要約: 本研究では,トラクタの縦方向速度を制御するために比例積分導出制御器を用いる。
yaw角ダイナミクスの制御には、比例導出制御器がタイプ2ファジィニューラルネットワークと並行して動作する。
測定したフィードバックエラーからインタラクションをオンラインで学習する制御アルゴリズムを開発した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.015055060690742
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Provision of some autonomous functions to an agricultural vehicle would
lighten the job of the operator but in doing so, the accuracy should not be
lost to still obtain an optimal yield. Autonomous navigation of an agricultural
vehicle involves the control of different dynamic subsystems, such as the yaw
angle dynamics and the longitudinal speed dynamics. In this study, a
proportional-integral-derivative controller is used to control the longitudinal
velocity of the tractor. For the control of the yaw angle dynamics, a
proportional-derivative controller works in parallel with a type-2 fuzzy neural
network. In such an arrangement, the former ensures the stability of the
related subsystem, while the latter learns the system dynamics and becomes the
leading controller. In this way, instead of modeling the interactions between
the subsystems prior to the design of model-based control, we develop a control
algorithm which learns the interactions online from the measured feedback
error. In addition to the control of the stated subsystems, a kinematic
controller is needed to correct the errors in both the x- and the y- axis for
the trajectory tracking problem of the tractor. To demonstrate the real-time
abilities of the proposed control scheme, an autonomous tractor is equipped
with the use of reasonably priced sensors and actuators. Experimental results
show the efficacy and efficiency of the proposed learning algorithm.
- Abstract（参考訳）: 農業用車両にいくつかの自律的な機能を設けると、オペレーターの仕事が軽くなるが、その場合、最適な収量を得るために正確さを失うべきではない。
農業車両の自律航法には、ヨー角力学や縦速度力学など、様々な動的サブシステムの制御が含まれる。
本研究では、トラクタの長手速度を制御するために比例積分微分制御器を用いる。
yaw角ダイナミクスの制御には、比例導出制御器がタイプ2ファジィニューラルネットワークと並行して動作する。
このような配置では、前者は関連するサブシステムの安定性を保証し、後者はシステムのダイナミクスを学習し、先頭のコントローラとなる。
このように,モデルベース制御の設計に先立ってサブシステム間のインタラクションをモデル化する代わりに,測定したフィードバックエラーからインタラクションをオンラインで学習する制御アルゴリズムを開発した。
規定されたサブシステムの制御に加えて、トラクタの軌道追従問題に対するx軸とy軸の誤差を修正するためにキネマティックコントローラが必要である。
提案方式のリアルタイム性を示すため,自律トラクタには,合理的な価格のセンサとアクチュエータが組み込まれている。
実験の結果,提案アルゴリズムの有効性と有効性を示した。
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