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Design of Fuzzy Controller for Two Wheeled Inverted Pendulum Robot Using Neural Network

신경회로망을 이용한 이륜 역진자 로봇의 퍼지제어기 설계

  • 정건우 (부산대학교 대학원 전자전기공학과) ;
  • 안태희 (부산대학교 대학원 전자전기공학과) ;
  • 최영규 (부산대학교 전자전기공학부)
  • Received : 2011.10.05
  • Accepted : 2011.12.17
  • Published : 2012.02.29

Abstract

In this paper, a controller for two wheeled inverted pendulum robot is designed to have more stable balancing capability than conventional controller. Fuzzy control structure is chosen for the two wheeled inverted pendulum robot, and fuzzy membership function factors for the controller are obtained for specified 3 users' weights using trial-and-error method. Next a neural network is employed to generate fuzzy membership function factors for more stable control performance when the user's weight is arbitrarily selected. Through the simulation study we find that the designed fuzzy controller using the neural network is superior to the conventional fuzzy controller.

본 논문에서는 빠르고 조작이 간편한 이동 수단인 이륜 역진자 로봇을 기존의 방법보다 더욱 안정적으로 밸런싱하기 위한 제어기를 설계하였다. 먼저 이륜 역진자 로봇의 제어기를 퍼지제어 구조로 선택하고, 지정된 3명의 사용자 무게에 따라 적절한 소속함수 요소 값들을 시행착오적으로 구하였다. 임의의 무게에 대한 적절한 퍼지 소속함수 요소 값을 구하기 위해 앞의 3명의 무게에 따른 퍼지 소속함수 요소 값들을 신경회로망으로 튜닝한 뒤 퍼지 제어기에 적용하여 보다 안정적인 제어가 가능하도록 제어기를 설계하였다. 설계된 제어기를 시뮬레이션 하여본 결과, 기존의 퍼지 제어기에 비해서 본 논문에서 제안한 신경회로망으로 튜닝한 퍼지제어기가 보다 안정적인 제어가 가능함을 확인할 수 있었다.

Keywords

References

  1. Hoa G. Nguyen, John Morrell, Katherine Mullens, Aaron Burmeister, Susan Miles, Nathan Farrington, Kari Thomas, and Douglas W.Gagee, "Segway Robotic Mobility Platform," SPIE Proc. 5609: Mobile Robots XVII, Philadelphia, PA, October 27-28, 2004.
  2. U. Dole, S. Beatty, and M. Jamshidi, "Modified hardware design for cooperative mobile robots," IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics, vol. 4, pp. 3358-3363, October 5-8 2003.
  3. H. Azizan, M. Jafarinasab, S. Behbahani, and M. Danesh, "Fuzzy control on LMI approach and fuzzy interpretation of the rider input for two wheeled balancing human transporter," IEEE International Conference on Control and Automation, Xiamen, China, June 9-11, 2010.
  4. Ching-Chih Tsai, Hsu-Chih, and Shui-Chun Lin, "Adaptive neural network control of a self-balancing two-wheeled scooter," IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol. 57, no. 4, April 2010.
  5. Akira Shimada and Naoya Hatakeyama, "Movement control of two-wheeled inverted pendulum robots considering robustness," SICE Annual Conference Japan August 20-22, 2008.
  6. Seul Jung, and Sung Su Kim, "Control experiment of a wheel-driven mobile inverted pendulum using neural network," IEEE Transactions on Control Systems Technology, vol. 16, no. 2, March 2008.
  7. 김현욱, 정슬, "무게 변화에 따른 차륜형 밸런싱 로봇의 제어기 설계 및 실험연구," 한국지능시스템학회논문지, vol. 20, no. 4, pp.469-475 2010. https://doi.org/10.5391/JKIIS.2010.20.4.469
  8. http://www.segway.com/puma