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Control of a nonholonomic mobile robot using neural networks

机译:使用神经网络控制非完整移动机器人

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摘要

A control structure that makes possible the integration of a kinematic controller and a neural network (NN) computed-torque controller for nonholonomic mobile robots is presented. A combined kinematic/torque control law is developed using backstepping and stability is guaranteed by Lyapunov theory. This control algorithm can be applied to the three basic nonholonomic navigation problems: tracking a reference trajectory, path following and stabilization about a desired posture. Moreover, the NN controller proposed in this work can deal with unmodelled bounded disturbances and/or unstructured unmodelled dynamics in the vehicle.
机译:提出了一种控制结构,使非完整移动机器人的运动学控制器和神经网络(NN)计算转矩控制器集成在一起成为可能。运动学/转矩控制法则是通过反推法开发的,并通过李雅普诺夫理论保证了稳定性。该控制算法可以应用于三个基本的非完整导航问题:跟踪参考轨迹,路径跟踪以及所需姿势的稳定性。此外,这项工作中提出的NN控制器可以处理车辆中未建模的有界干扰和/或未建模的无模型动力学。

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