論文の概要: A Fuzzy Logic-based Cascade Control without Actuator Saturation for the
Unmanned Underwater Vehicle Trajectory Tracking
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.01706v1
- Date: Tue, 4 Oct 2022 16:01:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-05 15:27:35.640472
- Title: A Fuzzy Logic-based Cascade Control without Actuator Saturation for the
Unmanned Underwater Vehicle Trajectory Tracking
- Title（参考訳）: 無人水中車両軌道追跡のためのアクチュエータ飽和のないファジィ論理に基づくカスケード制御
- Authors: Danjie Zhu, Simon X. Yang, Mohammad Biglarbegian
- Abstract要約: 無人水中車両(UUV)の軌道追尾過程におけるアクチュエータ飽和問題を排除するための知的制御戦略を提案する。
この戦略は2つの部分から構成される: キネマティックモデリング部では、許容範囲内における制御速度と小さな揺らぎの誤差を達成するためにファジィ論理修正バックステッピング制御を開発する。
動力学的モデルによって計算された制御速度と動的モデルによって導出される応用力により、アクチュエータ飽和のないUUV軌道の頑健性と精度を実現することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.828832506496124
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: An intelligent control strategy is proposed to eliminate the actuator
saturation problem that exists in the trajectory tracking process of unmanned
underwater vehicles (UUV). The control strategy consists of two parts: for the
kinematic modeling part, a fuzzy logic-refined backstepping control is
developed to achieve control velocities within acceptable ranges and errors of
small fluctuations; on the basis of the velocities deducted by the improved
kinematic control, the sliding mode control (SMC) is introduced in the dynamic
modeling to obtain corresponding torques and forces that should be applied to
the vehicle body. With the control velocities computed by the kinematic model
and applied forces derived by the dynamic model, the robustness and accuracy of
the UUV trajectory without actuator saturation can be achieved.
- Abstract（参考訳）: 無人水中車両(UUV)の軌道追尾過程に存在するアクチュエータ飽和問題を排除するため,知的制御戦略を提案する。
制御戦略は、運動論的モデリング部において、許容範囲内における制御速度と小さな揺らぎの誤差を達成するためにファジィ論理精製バックステッピング制御を開発し、改良された運動論的制御により引き起こされる速度に基づいて、動力学的モデリングにおいてスライディングモード制御(SMC)を導入し、車体に適用すべきトルクと力を得る。
運動モデルによって計算された制御速度と動的モデルによる応用力により、アクチュエータ飽和を伴わないuv軌道のロバスト性と精度が達成される。
関連論文リスト
- Iterative Learning Control of Fast, Nonlinear, Oscillatory Dynamics (Preprint) [0.0]
非線形でカオス的で、しばしばアクティブな制御方式では速すぎる。
そこで我々は,反復的,軌道最適化,パラメータ調整による代替能動制御システムを開発した。
特定の要件を満たす限り、コントローラは情報不足や制御不能なパラメータに対して堅牢であることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-30T13:27:17Z) - Integrating DeepRL with Robust Low-Level Control in Robotic Manipulators for Non-Repetitive Reaching Tasks [0.24578723416255746]
ロボット工学では、現代の戦略は学習に基づくもので、複雑なブラックボックスの性質と解釈可能性の欠如が特徴である。
本稿では, 深部強化学習(DRL)に基づく衝突のない軌道プランナと, 自動調整型低レベル制御戦略を統合することを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-04T15:54:03Z) - A Tricycle Model to Accurately Control an Autonomous Racecar with Locked
Differential [71.53284767149685]
自動オープンホイールレースカーの側面力学に対するロックディファレンシャルの影響をモデル化するための新しい定式化を提案する。
本稿では,マイクロステップの離散化手法を用いて,動的に線形化し,実時間実装に適した予測を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-22T16:29:55Z) - TLControl: Trajectory and Language Control for Human Motion Synthesis [68.09806223962323]
本稿では,人間のリアルな動き合成のための新しい手法であるTLControlを提案する。
低レベルのTrajectoryと高レベルのLanguage semanticsコントロールが組み込まれている。
インタラクティブで高品質なアニメーション生成には実用的である。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-28T18:54:16Z) - DATT: Deep Adaptive Trajectory Tracking for Quadrotor Control [62.24301794794304]
Deep Adaptive Trajectory Tracking (DATT)は、学習に基づくアプローチであり、現実世界の大きな乱れの存在下で、任意の、潜在的に実現不可能な軌跡を正確に追跡することができる。
DATTは、非定常風場における可溶性および非実用性の両方の軌道に対して、競争適応性非線形およびモデル予測コントローラを著しく上回っている。
適応非線形モデル予測制御ベースラインの1/4未満である3.2ms未満の推論時間で、効率的にオンラインで実行することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-13T12:22:31Z) - Distributed Leader Follower Formation Control of Mobile Robots based on
Bioinspired Neural Dynamics and Adaptive Sliding Innovation Filter [14.66072990853587]
バイオインスパイアされた神経力学に基づくバックステッピングとスライディングモード制御ハイブリッド形成制御法を提案する。
提案した制御戦略は,従来のバックステッピング設計に存在する非現実的な速度ジャンプ問題を解決する。
提案手法の有効性と有効性を示すため,複数のシミュレーションを行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-03T17:29:46Z) - A GOA-Based Fault-Tolerant Trajectory Tracking Control for an Underwater
Vehicle of Multi-Thruster System without Actuator Saturation [9.371458775465825]
本稿では,スラスタ損傷(パワーロス)を受けた水中車両(UV)の軌道追尾問題に対処するために,インテリジェントな耐故障制御(FTC)戦略を提案する。
提案した制御戦略では、速度変化を制御する改良されたバックステッピングアルゴリズムにより軌道追跡成分を形成し、スライディングモード制御によりトルク/フォース出力を減算する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-04T21:30:16Z) - A Hybrid Tracking Control Strategy for an Unmanned Underwater Vehicle
Aided with Bioinspired Neural Dynamics [14.66072990853587]
本稿では,バイオインスパイアされたニューラルダイナミクスモデルに基づく無人水中車両(UUV)のハイブリッド制御手法を提案する。
急激な速度ジャンプを回避し、スムーズな速度コマンドを提供するため、バックステッピング・キネマティック・コントロール・ストラテジーを改良した。
そこで,スムーズかつ連続的なトルク制御が可能なスライディングモード制御を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-03T19:18:54Z) - Motion Planning and Control for Multi Vehicle Autonomous Racing at High
Speeds [100.61456258283245]
本稿では,自律走行のための多層移動計画と制御アーキテクチャを提案する。
提案手法はダララのAV-21レースカーに適用され、楕円形のレーストラックで25$m/s2$まで加速試験された。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-22T15:16:54Z) - MotionHint: Self-Supervised Monocular Visual Odometry with Motion
Constraints [70.76761166614511]
モノクローナルビジュアル・オドメトリー(VO)のための新しい自己教師型アルゴリズムMotionHintを提案する。
我々のMotionHintアルゴリズムは、既存のオープンソースSSM-VOシステムに容易に適用できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-14T15:35:08Z) - Power Control for a URLLC-enabled UAV system incorporated with DNN-Based
Channel Estimation [82.16169603954663]
この手紙は、ディープニューラルネットワーク(DNN)に基づくチャネル推定を組み込んだ超信頼性低遅延通信(URLLC)有効無人航空機(UAV)システムの電力制御に関するものである。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-14T02:31:04Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。