research centers


Search results: Found 15

Listing 1 - 10 of 15 << page
of 2
>>
Sort by

Article
Searching for Goal by Mobile Robot with Collision-Free Motion in Unknown Environment

Authors: Turki Y. Abdalla تركي يونس عبد الله --- Seaar J. Al_Duboni سُئار جواد الدبوني
Journal: Basrah Journal for Engineering Science مجلة البصرة للعلوم الهندسية ISSN: Print: 18146120; Online: 23118385 Year: 2012 Volume: 12 Issue: 2 Pages: 89-100
Publisher: Basrah University جامعة البصرة

Loading...
Loading...
Abstract

Obstacle avoidance and path planning are from the most important problems in mobile robots, especially in unknown environment . In this paper, we proposed an approach for mobile robot navigation combining path planning and obstacle avoidance. Methods such as obstacle avoidance are inspired from the nature, and have been developed by fuzzy logic to train an intelligent robot in unknown environment. The model of the robot has two driving wheels and the linear velocity and azimuth of the two wheels are independently controlled using PID controller. Inputs are obtained from ultrasonic sensors mounted on it.

تجنّب العقابت إثناء حركةِ الروبوت النقال مِنْ المشاكلِ الأكثر أهميةً، خصوصاًفي البيئاتِ غير المعروفة. في هذا البحث، تم اقتراح أسلوب من اجل الملاحة التيتَدْمجُ جزءان منفصلان هما تخطيط الطريق إلى الهدف وتجنّبِ عق ا بت إثناء الح رك ة وذلك من خلال تطوير جهاز سيطرةِ ضبابيِ . إن الروبوت النقَّالَ د يرك البيئة منخلال ستّة عشرَ متحسس من نوع سونارَ ( موجات فوق الصّوتية)؛ هذهالمتحسسات مثبتة حول الجسمِ . إنّ الإستراتيجياتَ التفاعليةَ المستعملة في هذهالبحث أستندت على المعلوماتِ الحسّيةِ ا ف لوق الصّوتيةِ والتفاعلاتِ الآنيةِ النسبيةِبين الروبوت ﻴﻨﻟﻘﺠﺔﺒﺎﺌولا ﻴﱠِِﻨﻟﻘﺠﺔﺒﺎﺌولا ﻴﱠِِﻨﻟﻘﺠﺔﺒﺎﺌولا ﻴﱠِِﻨﻟﻘﺠﺔﺒﺎﺌولا ﻴﱠِِﻨﻟﻘﺠﺔﺒﺎﺌولا ﻴﱠِِﻨﻟﻘﺠﺔﺒﺎﺌولا ﻴﱠِِﻨﻟﻘﺠﺔﺒﺎﺌولا ﻴﱠِِﻨﻟﻘﺠﺔﺒﺎﺌولا ﻴﱠِِﻨﻟﻘﺠﺔﺒﺎﺌولا ﻴﱠِِﻨﻟﻘﺠﺔﺒﺎﺌولا ﻴﱠِِﻨﻟﻘﺠﺔﺒﺎﺌولا ﻴﱠِِﻨﻟﻘﺠﺔﺒﺎﺌولا لﱠِِهولةِ . تم تصميم محاكي الروبوت النقَّالِ لإختِبار ﻤ ﻤ ﻤ ﻤ ﻤ ﻤ ﻤ ﻤ ﻤﻤﻤﻤ ﻤ وتَطبيق أنظمةِ السيطرةَ بالإضافة إلى معرفة سلوكَ ه في البيئاتِ المختلفةِ . يحتوي نموذج الروبوت النقَّالِ على عجلتي قيادة حيث يتم السيطرة على العجلتين من خلال زاويةوذلك بواسطة جهازي سيطرة من (Velocity ) و سرعته (Azimuth ) ميل الروبوتمن أجل حصول (Genetic Algorithm ) تم استعمال الخوارزمية الوراثية .(PID) نوعلتتبع طريقِ الإنسان الآلي النقَّال. (PID) على أفضل تصميم لمسيطر


Article
Trajectory Tracking Control for a Wheeled Mobile Robot Using Fractional Order PIaDb Controller
سيطرة تتبع الأثر للروبوتات المتحركة بعجلات باستخدام المسيطر الجزئي نوع PID

Authors: Salah M. Swadi صلاح مهدي سوادي --- Emad N. Abdulwahb عماد ناطق عبد الوهاب --- Mouwafak A. Tawfik موفق علي توفيق
Journal: Al-Khwarizmi Engineering Journal مجلة الخوارزمي الهندسية ISSN: 18181171 23120789 Year: 2014 Volume: 10 Issue: 3 Pages: 39-52
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Nowadays, Wheeled Mobile Robots (WMRs) have found many applications as industry, transportation, inspection, and other fields. Therefore, the trajectory tracking control of the nonholonomic wheeled mobile robots have an important problem. This work focus on the application of model-based on Fractional Order PIaDb (FOPID) controller for trajectory tracking problem. The control algorithm based on the errors in postures of mobile robot which feed to FOPID controller to generate correction signals that transport to torque for each driven wheel, and by means of dynamics model of mobile robot these torques used to compute the linear and angular speed to reach the desired pose. In this work a dynamics model of mobile robot was driven for the case where the centroid of mobile robot platform is not coincide with reference frame of mobile robot (i.e. reference frame is located at midpoint of driven wheels axis), while the inertia is counted for. The Evolutionary Algorithm has been used to modified the parameters (Kp, Kd, Ki,a, and b) of the FOPID controller for wheeled mobile robot. Simulation results show the effectiveness of the proposed control algorithm: that is demonstrated by applied this controller at four case studies (Circular trajectory, S-shape trajectory, Infinity trajectory, and Line trajectory at two cases, with presences of disturbance and without), these results shows good matching between desired trajectory and simulation one while error in posture goes to zero rapidly.

للروبوتات المتحركة بعجلات ( WMRs ) العديد من التطبيقات في الوقت الحاضر في مجال الصناعة، النقل، والتفتيش وغيرها من المجالات الاخرى وبالتالي فإن أيجاد منظومة سيطرة لهذا النوع من الروبوتات لتقوم بتتبُع أثر معين تعد من المشكلات المهمة. هذا البحث يركز على على تطبيق انموذج مستند على المسيطر الجزئي نوع PID لحل مشكلة تتبُع الاثر. خوارزمية التحكم اعتمدت على تغذية الخطاء في موضع الروبوت المتحرك الى المسيطر (FOPID) لتوليد إشارات التصحيح التي تحول الى عزم دوران لعجلات القيادة ، تم حساب السرعة الخطية والسرعة الزاوية من خلال حل الانموذج الرياضي للحركة الديناميكية للروبوت المتحرك للوصول الى الوضع المطلوب . اشتق الانموذج الديناميكي للروبوت المتحرك للحالة التي لايتطابق فيها مركز الثقل مع الاطار المرجعي لمنصة الروبوت والتي اختيرت في منتصف محور عجلات القيادة ، كما تم الاخذ بنظر الاعتبار تأثير قوى القصور الذاتي للروبوت على الاطار المرجعي. استخدامت الخوارزمية التطوري لتعديل برامترات (Kp, Ki, Kd, a, and b) المسيطر الجزئي FOPID للروبوت المتحرك بعجلات. أظهرت نتائج المحاكاة فعالية المسيطر المقترح والذي تبين من تطبيق هذه المسيطر على أربعة انواع من المسارات ( مسار دائري، مسار شكل S ، مسار إنفينيتي ، و المسار المستقيم ولحالتين بوجود أضطراب خارجي و بدونه) ، كما بينت النتائج مطابقة جيدة لتتبع الاثر المطلوب وأن دالة الخطأ في الموضع تذهب بسرعة إلى الصفر


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
Design a Fuzzy PID Controller for Trajectory Tracking of Mobile Robot

Authors: M.J. Mohamed --- M.Y. Abbas
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2018 Volume: 36 Issue: 1 Part (A) Engineering Pages: 100-110
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

In this paper, a trajectory tracking control for a non-holonomic differential wheeled mobile robot (WMR) system is presented. A big number of investigations have been used the kinematic model of mobile robot which is a nonlinear model in nature, thus a hard task to control it. This work focuses on the design of fuzzy PID controller tuned with a firefly optimization algorithm for the kinematic model of mobile robot. The firefly optimization algorithm has been used to find the best values of controller's parameters. The aim of this controller is trying to force the mobile robot tracking a pre-defined continuous path with the least possible value of error. Matlab Simulation results show that a good performance and robustness of the controller. This is confirmed by the value of minimized tracking error and the smooth velocity especially concerning presence of external disturbance or change in initial position of mobile robot.


Article
Tuning PID Controller by Neural Network for Robot Manipulator Trajectory Tracking
موالفة المسيطر التناسبي-التكاملي-التفاضلي بالشبكة العصبية لتتبع مسار ذراع روبوت

Author: Saad Zaghlul Saeed Al-Khayyt سعد زغلول سعيد الخياط
Journal: Al-Khwarizmi Engineering Journal مجلة الخوارزمي الهندسية ISSN: 18181171 23120789 Year: 2013 Volume: 9 Issue: 1 Pages: 19-28
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Ziegler and Nichols proposed the well-known Ziegler-Nichols method to tune the coefficients of PID controller. This tuning method is simple and gives fixed values for the coefficients which make PID controller have weak adaptabilities for the model parameters variation and changing in operating conditions. In order to achieve adaptive controller, the Neural Network (NN) self-tuning PID control is proposed in this paper which combines conventional PID controller and Neural Network learning capabilities. The proportional, integral and derivative (KP, KI, KD) gains are self tuned on-line by the NN output which is obtained due to the error value on the desired output of the system under control. The conventional PID controller in the robot manipulator is replaced by NN self tuning PID controller so as to achieve trajectory tracking with minimum steady-state error and improving the dynamic behavior (overshoot). The simulation results showed that the proposed controller has strong self-adaptability over the conventional PID controller.

اقترح الباحثان Ziegler و Nichols طريقة لتوليف معاملات المسيطر PID. الطريقة بسيطة و تعطي قيم ثابتة للمعاملات مما يجعل المسيطر PID ضعيفا في التكيف للتغير في خواص المنظومة و ظروف التشغيل. لكي ينجز مسيطر متكيف، تم اقتراح في هذا البحث موالفة المسيطر PID بالشبكة العصبية (NN) و الذي يجمع المسيطر PID التقليدي مع قابلية التعلم للشبكة العصبية. ان معاملات المسيطر PID و هي المكاسب KP، KI ،KD يمكن ان تولف أنيا بواسطة إخراج الشبكة العصبية الذي ينتج تبعا للخطأ في إخراج المنظومة تحت السيطرة. تم استبدال المسيطر PID التقليدي لذراع الروبوت بالمسيطر المقترح لكي ينجز تتبع المسار بأقل خطأ و تحسين التصرف الديناميكي (تجاوز الحد). استخدمت المماثلة عبر الحاسوب الآلي و أظهرت النتائج ان المسيطر المقترح يمتلك تكيفا ذاتيا متفوقا على المسيطر PID التقليدي.


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
Design of a Kinematic Neural Controller for Mobile Robots based on Enhanced Hybrid Firefly-Artificial Bee Colony Algorithm
تصميم وحدة سيطرة حركية عصبية لتتبع مسار الروبوتات المتنقلة بعجلات على أساس المحسن الهجين بين خوارزمية اليرعات المضيئة وخوارزمية خلية النحل

Authors: Nizar Hadi Abbas نزار هادي عباس --- Basma Jumia saleh بسمة جمعة صالح
Journal: Al-Khwarizmi Engineering Journal مجلة الخوارزمي الهندسية ISSN: 18181171 23120789 Year: 2016 Volume: 12 Issue: 1 Pages: 45-60
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

The paper present design of a control structure that enables integration of a Kinematic neural controller for trajectory tracking of a nonholonomic differential two wheeled mobile robot, then proposes a Kinematic neural controller to direct a National Instrument mobile robot (NI Mobile Robot). The controller is to make the actual velocity of the wheeled mobile robot close the required velocity by guarantees that the trajectory tracking mean squire error converges at minimum tracking error. The proposed tracking control system consists of two layers; The first layer is a multi-layer perceptron neural network system that controls the mobile robot to track the required path , The second layer is an optimization layer ,which is implemented based on hybrid Crossoved Firefly Algorithm with Artificial Bee Colony (CFA-ABC) to tune the controller's parameters to achieve the optimal path. The performance of the hybrid optimization algorithm is verified by various benchmark functions. The simulation results show that the utilizing of CFA and (CFA-ABC ) are better than the original Firefly Algorithm. A simulation example is given to indicate the effectiveness of the proposed algorithm, the results have been done using MATLAB (R2013b), and all trajectory tracking results with two reference trajectories (circular and lemniscates ) are presented.

يقدم هذا البحث , تصميما مسيطرا لتتبع مسار عجلة الانسان الالي المتحرك المبني على أساس مسيطر تكاملي حركي عصبي لتوجيه الروبوت المحمول المصنع من قبل شركة National Instrument , الغاية من المسيطر هي تقريب السرعة الحقيقية للأنسان الالي اقرب ما يكون من السرعة المطلوبة بجعل مقدار معدل الخطا اقرب الى الصفر. المسيطر المقترح في هذا البحث يتكون من طبقتين: الطبقة الأولى هي نظام شبكة عصبية متعدد الطبقات لتتبع المسار المطلوب و الطبقة الثانية هي طبقة الخوارزمية الأمثلية والتي تشمل خوارزمية هجينة محسنة وهي مكونة من خوارزمية اليرعات المضيئة وخوارزمية خلية النحل وتستخدم لأيجاد أفضل قيم للمسيطر والوصول للمسار الامثل. من خلال نتائج المحاكاة, اثبت المسيطر المقترح وخوارزمية الامثلية كفاءتهما بالوصول الى مقدار خطا وبأقل قيمة وتمت المحاكاة بأستخدام برنامج الماتلاب وتم تطبيقها على نوعين من المسارات (الدائري والانفنتي).


Article
Design Interval Type-2 Fuzzy Like (PID) Controller for Trajectory Tracking of Mobile Robot

Authors: Mustafa Y. Abbas --- Mohamed J. Mohamed
Journal: IRAQI JOURNAL OF COMPUTERS,COMMUNICATION AND CONTROL & SYSTEMS ENGINEERING المجلة العراقية لهندسة الحاسبات والاتصالات والسيطرة والنظم ISSN: 18119212 Year: 2019 Volume: 19 Issue: 3 Pages: 1-15
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

One of the major problems in the field of mobile robots is the trajectory tracking problem. There are a big number of investigations for different control strategies that have been used to control the motion of the mobile robot when the nonlinear kinematic model of mobile robots was considered. The trajectory tracking control of autonomous wheeled mobile robot in a changing unstructured environment needs to take into account different types of uncertainties. Type-1 fuzzy logic sets present limitations in handling those uncertainties while type-2 fuzzy logic sets can manage these uncertainties to give a superior performance. This paper focuses on the design of interval type-2 fuzzy like proportional-integral-derivative (PID) controller for the kinematic model of mobile robot. The firefly optimization algorithm has been used to find the best values of controller’s parameters. The aim of this controller is trying to force the mobile robot tracking a pre-defined continuous path with minimum tracking error. The Matlab simulation results demonstrate the good performance and robustness of this controller. These were confirmed by the obtained values of the position tracking errors and a very smooth velocity, especially with regards to the presence of external disturbance or change in the initial position of mobile robot. Finally, in comparison with other proposed controllers, the results of nonlinear IT2FLC PID controller outperform the nonlinear PID neural controller in minimizing the MSE for all control variables and in the robustness measure.


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.

Listing 1 - 10 of 15 << page
of 2
>>
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (15)


Language

English (11)

Arabic and English (4)


Year
From To Submit

2019 (2)

2018 (2)

2016 (3)

2015 (2)

2014 (4)

More...