Algoritmo compensador neuronal discreto de dinámica en robots móviles usando filtro de Kalman extendido

FRANCISCO ROSSOMANDO; CARLOS M SORIA; RICARDO CARELLI

METODOS NUMERICOS PARA CALCULO Y DESENO EN INGENIERIA

UNIV POLITECNICA CATALUNYA

Lugar: Barcelona; Año: 2013 p. 12 - 20

0213-1315

Este artículo presenta el diseño de un algoritmo basado en redes neuronales en tiempo discreto para su aplicación en robótica móvil. También se muestran las condiciones de estabilidad y una evaluación de los resultados. El robot móvil en el cual se aplicó el algoritmo neural posee 2 controladores en cascada, uno para la cinemática y otro para la dinámica; ambos controladores están basados en la linealización por realimentación. El controlador de la dinámica solo posee la información de la dinámica nominal (parámetros). La red neuronal de compensación se adapta para reducir las perturbaciones ocasionadas por las variaciones en la dinámica y las incertidumbres existentes en el modelo, y esas diferencias en la dinámica entre el modelo nominal y el real son aprendidas por una red neuronal RBF (funciones de base radial) usando el filtro de Kalman extendido para el ajuste de los pesos de salida de las funciones de base radial. El algoritmo de compensación neuronal es eficiente, ya que el costo computacional es menor que el necesario para aprender la totalidad de la dinámica y al mismo tiempo posee la robustez que podría aprender la totalidad de la dinámica en caso de fallo del controlador dinámico. En este trabajo se muestra un análisis de estabilidad del algoritmo neuronal adaptable, y además se comprueba que los errores de control están acotados en función del error de aproximación de la red neuronal RBF. Se muestran resultados de experimentación sobre un robot móvil que prueban la viabilidad práctica y el rendimiento para el control de los mismos.