論文の概要: Epersist: A Self Balancing Robot Using PID Controller And Deep Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.11431v1
• Date: Sat, 23 Jul 2022 06:27:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-26 15:30:58.964856
• Title: Epersist: A Self Balancing Robot Using PID Controller And Deep Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: Epersist: PIDコントローラとDeep Reinforcement Learningを用いた自己バランスロボット
• Authors: Ghanta Sai Krishna, Dyavat Sumith, Garika Akshay
• Abstract要約: 二輪自走式ロボットは逆振り子の例であり、本質的に非線形で不安定なシステムである。 「エスペリスト」とは、ロバストな制御機構を提供することで、当初不安定なシステムに逆らうという課題を克服することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A two-wheeled self-balancing robot is an example of an inverse pendulum and is an inherently non-linear, unstable system. The fundamental concept of the proposed framework "Epersist" is to overcome the challenge of counterbalancing an initially unstable system by delivering robust control mechanisms, Proportional Integral Derivative(PID), and Reinforcement Learning (RL). Moreover, the micro-controller NodeMCUESP32 and inertial sensor in the Epersist employ fewer computational procedures to give accurate instruction regarding the spin of wheels to the motor driver, which helps control the wheels and balance the robot. This framework also consists of the mathematical model of the PID controller and a novel self-trained advantage actor-critic algorithm as the RL agent. After several experiments, control variable calibrations are made as the benchmark values to attain the angle of static equilibrium. This "Epersist" framework proposes PID and RL-assisted functional prototypes and simulations for better utility.
• Abstract（参考訳）: 二輪自走ロボットは逆振り子の例であり、本質的に非線形で不安定なシステムである。 提案するフレームワーク「エスペリスト」の基本概念は、堅牢な制御機構、PID(Proportional Integral Derivative)、強化学習(Reinforcement Learning, RL)を提供することによって、初期不安定なシステムを逆バランスさせることの課題を克服することである。 さらに、マイクロコントローラのNodeMCUESP32とEpersistの慣性センサーは、より少ない計算手順を用いて、車輪の回転に関する正確な指示をモータードライバに与え、車輪の制御とロボットのバランスを補助する。 このフレームワークはまた、PIDコントローラの数学的モデルと、RLエージェントとしての新たな自己学習型アドバンテージアクター-クリティックアルゴリズムで構成されている。 数回の実験の後、静的平衡の角度を得るためのベンチマーク値として制御変数のキャリブレーションが作成される。 この "Epersist" フレームワークでは,PID と RL による機能プロトタイプとシミュレーションが提案されている。

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