이동형 로보트의 퍼지-신경제어에 관한 연구 = A Study on Fuzzy-Neural Control for A Mobile Robot

국문 초록 (Abstract)

퍼지-신경망제어 방법은 동적 모델링을 요구하는 기존의 고전적인 제어방법과는 달리 불확실성 시스템의 특성을 지니는 이동용 로보트와 같이 복잡한 동적특성에 대한 정확한 수학적인 동적 모델링이 요구되지 않는 것이 특징이라 할 수 있다. 따라서, 퍼지-신경제어 기법은 선형시스템은 물론 비선형시스템에도 쉽게 적용할 수 있는 장점을 지니고 있기 때문에 파라미터의 동특성이 복잡한 비선형시스템을 제어하기에 적절한 제어 기법이라 할 수 있다. 본 연구에서는 이동용 로보트의 속도 및 방향제어를 위하여 역전파알고리즘에의한 다층신경망 구조 및 가우스 멤버쉽함수의 혼합 퍼지추론법을 적용한 새로운 구조의 퍼지-신경망기법을 제안한다. 제안된 퍼지-신경망제어기 성능의 평가는 2개의 독립 구동바퀴에 의해 구동되는 이동용 로보트에 대해 컴퓨터 시뮬레이션으로 그 성능이 검증된다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

In this paper, we propose a anew fuzzy-neural network control scheme for the speed and azimuth control of a mobile robot. The proposed control scheme uses a gaussian function as a unit function in the fuzzy-neural network, and back propagation algorithm to train the fuzzy-neural network controller in the framework of the specialized learning architecture. It is proposed a learning controller consisting of two fuzzy-neural networks based on independent reasoning and a connection net with fixed weights to simply the fuzzy-neural network. The effectiveness of the proposed controller is illustrated by performing the computer simulation for a circular trajectory tracking of a mobile robot driven by two independent wheels.