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Disertación de Maestría
DOI
10.11606/D.18.2007.tde-26102007-184742
Documento
Autor
Nombre completo
Roberto Santos Inoue
Dirección Electrónica
Instituto/Escuela/Facultad
Área de Conocimiento
Fecha de Defensa
Publicación
São Carlos, 2007
Director
Tribunal
Terra, Marco Henrique (Presidente)
Borges, Geovany Araújo
Bueno, Samuel Siqueira
Título en portugués
Controle robusto de robôs móveis com rodas
Palabras clave en portugués
Controle adaptativo
Controle robusto
Modelo fuzzy Takagi-Sugeno
Redes neurais
Robôs móveis com rodas
Resumen en portugués
Nesta dissertação é apresentado um estudo comparativo entre seis controladores H 'infinito' não lineares aplicados em um robô móvel com rodas. Três estratégias de controle são avaliadas. Na primeira, o modelo do robô é considerado completamente conhecido. Na segunda, o modelo matemático é considerado desconhecido e é realizada uma estimativa baseada em métodos inteligentes. E finalmente, na terceira estratégia, o modelo nominal é conhecido e técnicas inteligentes são usadas para estimar somente incertezas paramétricas do robô. As técnicas inteligentes usadas são baseadas em redes neurais e em lógica fuzzy. Esses controladores são resolvidos através de desigualdades matriciais lineares (DMLs) e equações algébricas de Riccati. Todos os resultados obtidos são baseados em dados experimentais.
Título en inglés
Robust control applied to a wheeled mobile robot
Palabras clave en inglés
Adaptive control
Robust control
Wheeled mobile robot
Resumen en inglés
This dissertation is present a comparative study between six nonlinear H 'infinity' controllers applied to a wheeled mobile robot. Three control strategies are adopted. In the first, the model of the robot is considered completely known. In the second, the mathematical model is considered unknown and is accomplished an estimate based on intelligent methods. And finally, in the third strategy, the nominal model is known and intelligent techniques are used only to estimate parametric uncertainties of the robot. The intelligent techniques used are based in neural networks and in fuzzy logic. These controllers are solved via linear matrix inequalities (LMIs) and algebraic Riccati equations. All results obtained are based in experimental data.
 
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dissertacao.pdf (1.77 Mbytes)
Fecha de Publicación
2007-11-01
 
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