Control directo adaptativo de incertezas para robots móviles usando redes neuronales

FRANCISCO ROSSOMANDO; CARLOS SORIA; DANIEL PATIÑO; RICARDO CARELLI

Buenos Aires, Argentina

Congreso; XXI Congreso Argentino de Control Automático; 2008

Asociación Argentina de Control Automático

Este artículo presenta un control de seguimiento de trayectoria de robots móviles para el cual se presentan condiciones de estabilidad y una evaluación de los resultados. La estructura de control propuesta combina un modelo de linealización por realimentación, basado en el modelo de la cinemática nominal, y una red neuronal directa para el control dinámico adaptativo. El diseño del sistema de control se hace teniendo en cuenta la incertidumbre de los parámetros dinámicos en el modelo dinámico del robot. La incertidumbre en la dinámica del modelo es aprendida por una red neuronal RBF en un circuito de realimentación adaptativa, ajustando el peso y las funciones de base radial. El resultado de adaptación del controlador es eficiente y robusto en el sentido de que puede lograr un buen seguimiento de la trayectoria con un pequeño esfuerzo computacional. Se muestra un análisis de estabilidad del sistema neuro-control adaptativo. Está comprobado que los errores de control son, en definitiva, limitadas en función de la aproximación de error de la RBF-NN. Se presentan resultados experimentales que demuestran la viabilidad práctica y el rendimiento del enfoque propuesto para robots móviles.