research centers


Search results: Found 8

Listing 1 - 8 of 8
Sort by

Article
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 ISSN: 16816900 24120758 Year: 2015 Volume: 33 Issue: 1 Part (A) Engineering Pages: 208-222
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
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.


Article
Cognitive Neural Controller for Mobile Robot

Loading...
Loading...
Abstract

Abstract – This paper proposes a cognitive neural controller to guide a nonholonomic mobile robot during continuous and non-continuous trajectory tracking and to navigate through static obstacles with collision-free and minimum tracking error. The structure of the controller consists of two layers; the first layer is a neural network topology that controls the mobile robot actuators in order to track a desired path based on back-stepping technique and posture identifier. The second layer of the controller is cognitive layer that collects information from the environment and plans the optimal path. In addition to this, it detects if there is any obstacle in the path so it can be avoided by re-planning the trajectory using particle swarm optimization (PSO) technique. The stability and convergence of control system are proved by using the Lyapunov criterion. Simulation results and experimental work show the effectiveness of the proposed cognitive neural control algorithm; this is demonstrated by minimizing tracking error and obtaining the smooth torque control signal, especially when the robot navigates through static obstacles with collision-free and the external disturbances applied.


Article
An ABC-Optimized Reciprocal Velocity Obstacles Algorithm for Navigation of Multiple Mobile Robots †

Authors: Turki Y. Abdalla2 --- Ziyad T. Allawi1
Journal: IRAQI JOURNAL OF COMPUTERS,COMMUNICATION AND CONTROL & SYSTEMS ENGINEERING المجلة العراقية لهندسة الحاسبات والاتصالات والسيطرة والنظم ISSN: 18119212 Year: 2015 Volume: 15 Issue: 2 Pages: 47-57
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

Abstract - In this paper, a new optimization method for the Reciprocal Velocity Obstacles (RVO) is proposed. It uses the Artificial Bee Colony Optimization (ABC) for navigation control of multiple mobile robots with kinematic constraints. RVO is used for collision avoidance between the robots, while ABC is used to choose the best path for the robot maneuver to avoid colliding with other robots and to get to its goal faster. This method is applied on 24 mobile robots facing each other. Simulation results have shown that this method outperformed the ordinary RVO when the path was arbitrarily chosen.


Article
Design of a Nonlinear PID Neural Trajectory Tracking Controller for Mobile Robot based on Optimization Algorithm
تصميم مسيطر تتابع مسار عصبي لأخطي تناسبي تكاملي تفاضلي لإنسان آلي متنقل مبني على أساس الخوارزمية ألأمثليه

Authors: Khulood E. Dagher --- Ahmed Al-Araji
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2014 Volume: 32 Issue: 4 Part (A) Engineering Pages: 973-985
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

This paper presents a trajectory tracking control algorithm for a non-holonomic wheeled mobile robot using optimization technique based nonlinear PID neural controller in order to follow a pre-defined a continuous path. As simple and fast tuning algorithms, particle swarm optimization algorithm is used to tune the nonlinear PID neural controller's parameters to find best velocity control actions for the mobile robot. Simulation results show the effectiveness of the proposed nonlinear PID 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.

يقدم هذا البحث, خوارزمية المسيطر ألتتابعي لمسار عجلة الإنسان الآلي المتحرك باستخدام التقنية ألأمثليه أساسه المسيطر التناسبي التكاملي التفاضلي العصبي اللاخطي لكي يتبع مسار مستمر معرف مسبقا. أن الخوارزمية المستخدمة تتميز بسرعة وببساطة تنغيم عناصر المسيطر اللاخطي التناسبي التكاملي التفاضلي وذلك باستخدام خوارزمية حشد الجسيمات ألأمثليه وإيجاد أفضل أشارة سرعة للإنسان الآلي المتحرك. من خلال نتائج المحاكاة, أن فعالية خوارزمية المسيطر اللاخطي المقترح تقوم بتقليل الخطأ ألتتابعي لمسار الإنسان الآلي المتحرك مع توليد أشارة سرعة ناعمة, برغم من وجود التأثير الاضطرابي الخارجي.


Article
A Cognitive Hybrid Tuning Control Algorithm Design for Nonlinear Path-Tracking Controller for Wheeled Mobile Robot
تصميم خوارزمية هجينة مدركة لتنغيم مسيطر لاخطي لتتابع مسار لعجلة الإنسان آلي متنقل

Authors: Ahmed S. Al-Araji أحمد صباح الاعرجي --- Noor Q. Yousif نور قاسم يوسف
Journal: Al-Khwarizmi Engineering Journal مجلة الخوارزمي الهندسية ISSN: 18181171 23120789 Year: 2017 Volume: 13 Issue: 3 Pages: 64-73
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

This research presents a on-line cognitive tuning control algorithm for the nonlinear controller of path-tracking for dynamic wheeled mobile robot to stabilize and follow a continuous reference path with minimum tracking pose error. The goal of the proposed structure of a hybrid (Bees-PSO) algorithm is to find and tune the values of the control gains of the nonlinear (neural and back-stepping method) controllers as a simple on-line with fast tuning techniques in order to obtain the best torques actions of the wheels for the cart mobile robot from the proposed two controllers. Simulation results (Matlab Package 2012a) show that the nonlinear neural controller with hybrid Bees-PSO cognitive algorithm is more accurate in terms of fast on-line finding and tuning parameters of the controller lead to obtaining smoothness with small spikes control action as well as minimizing tracking pose error of the wheeled mobile robot than the performance of nonlinear back-stepping technique.

ان هذا البحث يقدم خوارزمية تنغيم المسيطر المدركة بشكل حي ومتصل للمسيطر اللاخطي لتتابع مسار عجلة الإنسان الآلي الحركي لتباع المسار المستمر المرغوب.ان الهيكلية المقترحة لخوارزمية الامثلية هي الهجينة (النحل مع حشد الجسيمات الامثلية) لايجاد وتنغم قيم كسب المسيطر (العصبي وطريقة الخطوة الراجعة) وتتميز بسرعة وبساطة تقنية التنغيم وبشكل حي ومتصل.ان افضل عزم مسيطر لعجلة اليمين واليسار لعربة الإنسان الآلي تم توليدها بشكل حي ومتصل من خلال المسيطرين المقترحين. لقد تم إثبات من خلال نتائج المحاكاة أن المسيطر العصبي اللاخطي المقترح مع الخوارزمية الهجينة المدركة هي اكثر دقة من حيث ايجاد وتنغيم عناصر المسيطر بشكل حي ومتصل ويؤدي الى الحصول على فعل سيطرة ناعم فضلاعن تقليل الخطأ ألتتابعي لعجلة الإنسان الآلي مقارنة مع أداء المسيطرة ذات تقنية الخطوة الراجعة.


Article
A Cognitive Nonlinear Trajectory Tracking Controller Design for Wheeled Mobile Robot based on Hybrid Bees-PSO Algorithm

Authors: A.S. Al-Araji --- N.Q. Yousif
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2017 Volume: 35 Issue: 6 Part (A) Engineering Pages: 609-616
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

The aim of the work for this paper is a comparative study of different types of on-line cognitive algorithms for the proposed nonlinear controller of the trajectory tracking for dynamic wheeled mobile robot that has a capability to track a continuous desired path. Three optimization algorithms are used (Bees, PSO and proposed hybrid Bees-PSO) in order to find and tune the values of the control gains of the neural controller as simple on-line with fast tuning techniques. The best torques control actions of the right wheel and left wheel for the cart mobile robot are generated on-line from the proposed controller. Simulation results (Matlab Package) show that the proposed nonlinear neural controller with hybrid Bees-PSO cognitive algorithm is more accurate in terms of fast on-line finding and tuning parameters of the controller; obtaining smoothness control action as well as minimizing tracking error of the wheeled mobile robot than PSO or Bees optimization algorithms.


Article
Design of On-Line Nonlinear Kinematic Trajectory Tracking Controller for Mobile Robot based on Optimal Back-Stepping Technique

Author: Asst. Prof. Dr. Ahmed Sabah Al-Araji
Journal: IRAQI JOURNAL OF COMPUTERS,COMMUNICATION AND CONTROL & SYSTEMS ENGINEERING المجلة العراقية لهندسة الحاسبات والاتصالات والسيطرة والنظم ISSN: 18119212 Year: 2014 Volume: 14 Issue: 2 Pages: 25-36
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

Abstract –This paper presents an on-line nonlinear trajectory tracking control algorithm for differential wheeled mobile robot using optimal back-stepping technique based particle swarm optimization while following a pre-defined continuous path. The aim of the proposed feedback nonlinear kinematic controller is to find the optimal velocity control action for the real mobile robot. The particle swarm optimization algorithm is used to find the on-line optimal parameters for the proposed controller based on the Lyapunov criterion in order to check the stability of the control system. Simulation results (Matlab) and experimental work (LabVIEW) show the effectiveness and robustness of the proposed on-line nonlinear kinematic control algorithm. This is demonstrated by minimizing tracking error and obtaining smoothness of the optimal velocity control signal, especially with regards to the external disturbance attenuation problem..Keywords:- Mobile Robots, Nonlinear Kinematic Controller, Back-Stepping Technique, Particle Swarm Optimization, Trajectory Tracking, Matlab package, LabVIEW package.


Article
A Comparative Study of Various Intelligent Algorithms Based Nonlinear PID Neural Trajectory Tracking Controller for the Differential Wheeled Mobile Robot Model
دراسة مقارنة لخوارزميات ذكية متنوعة أساسه مسيطر تتابع مسار عصبي لأخطي تناسبي تكاملي تفاضلي لنموذج التحرك التفاضلي لإنسان آلي متنقل.

Author: Ahmed Sabah Al-Araji أحمد صباح عبد الأمير الأعرجي
Journal: Journal of Engineering مجلة الهندسة ISSN: 17264073 25203339 Year: 2014 Volume: 20 Issue: 5 Pages: 44-60
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

This paper presents a comparative study of two learning algorithms for the nonlinear PID neural trajectory tracking controller for mobile robot in order to follow a pre-defined path. As simple and fast tuning technique, genetic and particle swarm optimization algorithms are used to tune the nonlinear PID neural controller's parameters to find the best velocities control actions of the right wheel and left wheel for the real mobile robot. Polywog wavelet activation function is used in the structure of the nonlinear PID neural controller. Simulation results (Matlab) and experimental work (LabVIEW) show that the proposed nonlinear PID controller with PSO learning algorithm is more effective and robust than genetic learning algorithm; this is demonstrated by the minimized tracking error and obtained smoothness of the velocity control signal, especially when external disturbances are applied.

يقدم هذا البحث, دراسة مقارنة لخوارزميتين لتعليم مسيطر تناسبي تكاملي تفاضلي عصبي لاخطي تتابعي لمسار عجلة الإنسان آلي متحرك لكي يتبع مسار مستمر معرف مسبقا. كتقنيات سهله وسريعة التنغيم, لقد تم استخدام الخوارزمية الوراثية وخوارزمية حشد الجسيمات الامثلية لتنغيم عناصر المسيطر اللاخطي التناسبي التكاملي التفاضلي لإيجاد أفضل أشارة سرعة لعجلة للإنسان الآلي المتحرك الحقيقي. لقد تم استخدام الدالة الفعالة موجة البوليونك في هيكلية المسيطر العصبي. من خلال نتائج المحاكاة والعمل التجريبي, أثبتت أن المسيطر التناسبي التكاملي التفاضلي العصبي اللاخطي المقترح تنغيمه بواسطة خوارزمية حشد الجسيمات الامثلية أكثر فعالية و متانة مقارنة بالمسيطرة الذي تم تنغيمه بواسطة الخوارزمية الوراثية, وهذا واضح من خلال تقليل الخطأ ألتتابعي لمسار الإنسان الآلي المتحرك مع توليد أشارة سرعة ناعمة, برغم من وجود التأثير الاضطرابي الخارجي.

Listing 1 - 8 of 8
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (8)


Language

English (7)

Arabic and English (1)


Year
From To Submit

2017 (2)

2015 (3)

2014 (3)