Dynamic Tracking Control of Mobile Robots Using an Improved Radial Basis Function Neural Network

机译：改进的径向基函数神经网络的移动机器人动态跟踪控制

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A novel dynamic control scheme for nonholonomic mobile robots is developed in this paper. The dynamics of mobile robot based on improved radial basis function neural network (IRBFNN) is modeled online by the improved algorithm of resource allocating network (IRAN). The control scheme of mobile robot integrates a velocity controller based on backstepping technology and a torque controller based on the IRBFNN and robust compensator. The simulations have shown that the control system is competent for the robust tracking control of mobile robot.

机译：本文提出了一种用于非完整移动机器人的新型动态控制方案。通过改进的资源分配网络（IRAN）在线对基于改进的径向基函数神经网络（IRBFNN）的移动机器人动力学进行建模。移动机器人的控制方案集成了基于反推技术的速度控制器和基于IRBFNN和鲁棒补偿器的转矩控制器。仿真表明，该控制系统足以胜任移动机器人的鲁棒跟踪控制。

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来源
《International Symposium on Neural Networks(ISNN 2006) pt.2; 20060528-0601; Chengdu(CN)》|2006年|P.1172-1177|共6页
会议地点 Chengdu(CN)
作者
Shirong Liu; Qijiang Yu; Jinshou Yu;
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作者单位

College of Automation, Hangzhou Dianzi University, Hangzhou, Zhejiang 310018, China;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类计算机网络;
关键词

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