El Control Neuro Proporcional-Derivativo para la formación Líder-Seguidor entrenado con el Filtro de Kalman Extendido
Este trabajo presenta un esquema control neuro adaptativo para la formación Líder-Seguidor de robots móviles diferenciales. El esquema está basado en un control neuro proporcional derivativo entrenado con filtro de Kalman extendido. El controlador propuesto ofrece un ajuste de ganancias adaptativo...
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| Main Authors: | , , , |
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| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Universidad de Guadalajara
2023-09-01
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| Series: | ReCIBE |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://recibe.cucei.udg.mx/index.php/ReCIBE/article/view/263 |
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| Summary: | Este trabajo presenta un esquema control neuro adaptativo para la formación Líder-Seguidor de robots móviles diferenciales. El esquema está basado en un control neuro proporcional derivativo entrenado con filtro de Kalman extendido. El controlador propuesto ofrece un ajuste de ganancias adaptativo en línea, lo cual es ideal para lidiar con problemas de perturbaciones, ruido y dinámicas no modeladas. El esquema propuesto es implementado a nivel simulación y experimental usando robots Turtlebot3® y la plataforma Sistema Operativo Robótico (ROS). Además, el desempeño del controlador propuesto es comparado con un controlador para la formación Líder-Seguidor del estado del arte. Los resultados muestran que la propuesta de control tiene un mejor tiempo de convergencia, menor error de formación y menor error de seguimiento.
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| ISSN: | 2007-5448 |