@Article{, title={A Cognitive PID Neural Controller Design for Mobile Robot Based on Slice Genetic Algorithm تصميم مسيطر عصبي تناسبي تكاملي تفاضلي مدرك لإنسان آلي متنقل مبني على أساس خوارزمية الشرائح الجينية}, author={Ahmed Sabah Al-Araji}, journal={Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا}, volume={33}, number={1 Part (A) Engineering}, pages={208-222}, year={2015}, abstract={The main core of this paper is to design a trajectory tracking control algorithm for mobile robot using a cognitive PID neural controller based slice genetic optimization in order to follow a pre-defined a continuous path. Slice Genetic Optimization Algorithm (SGOA) is used to tune the cognitive PID neural controller's parameters in order to find best velocities control actions of the right wheel and left wheel for the mobile robot. Pollywog wavelet activation function is used in the structure of the cognitive PID neural controller. Simulation results and experimental work show the effectiveness of the proposed cognitive PID neural tuning control algorithm; This is demonstrated by the minimized tracking error and the smoothness of the velocity control signal obtained, especially with regards to the external disturbance attenuation problem.

أن المحور الرئيسي لهذا البحث هو تصميم خوارزمية مسيطر تتابع مسار لإنسان آلي متنقل باستخدام مسيطر عصبي تناسبي تكاملي تفاضلي أساسه أمثلية الشرائح الجينية لكي يتبع مسار مستمر معرف مسبقا.لقد تم استخدام خوارزمية الشرائح الجينية لتنغيم عناصر المسيطر العصبي التناسبي التكاملي التفاضلي المدرك لكي يجد أفضل أشارة سرعة للإنسان الآلي المتحرك. أن الدالة الفعالة التي استخدمت في هيكلية المسيطر العصبي التناسبي التكاملي التفاضلي المدرك هي (Pollywog wavelet).من خلال نتائج المحاكاة والأعمال التجريبية, أن فعالية خوارزمية تنغيم المسيطر المقترح تقوم بتقليل الخطأ ألتتابعي لمسار الإنسان الآلي المتحرك مع توليد أشارة سرعة ناعمة, برغم من وجود التأثير الاضطرابي الخارجي.} }