dc.contributor.author | Ceron Neto, Jose | |
dc.date.accessioned | 2023-12-01T17:40:51Z | |
dc.date.available | 2023-12-01T17:40:51Z | |
dc.date.issued | 2023-02-09 | |
dc.identifier.citation | CERON NETO, Jose. Controle ℋ∞ não linear adaptativo baseado em aprendizado profundo para robôs móveis com rodas. 2023. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) – Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2023. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/18973. | * |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/18973 | |
dc.description.abstract | The implementation of autonomous mobile robots raises important issues when you want a robust navigation system to transport loads. These types of vehicles are often subject to parametric uncertainties and external disturbances. Parameter uncertainties usually arise due to extra devices or loads that are attached to the robot since they influence the parameters of mass, inertia, center of mass, and other parameters initially raised to compose the vehicle mathematical model. And the external disturbances are related to the robot’s collision with static or dynamic obstacles or in overcoming obstacles on the ground by the robot’s wheels, where skidding and slippage of the wheels can occur. Based on this context, the present work proposes a robust and adaptive control architecture for the trajectory tracking problem of a mobile robot subject to external disturbances and parametric uncertainties. The proposed approach will comprise a Nonlinear Adaptive Control ℋ∞ based on Deep Learning. The nonlinear ℋ∞ controller will be responsible for attenuating external disturbances, and the adaptive part will be based on Deep Neural Network for learning the parametric uncertainties related to the robot’s mathematical model. Simulation results of a four-wheel mobile robot for the tracking problem are used to compare the control strategies proposed. | eng |
dc.description.sponsorship | Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) | por |
dc.language.iso | por | por |
dc.publisher | Universidade Federal de São Carlos | por |
dc.rights | Attribution-NoDerivs 3.0 Brazil | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/ | * |
dc.subject | Robô móvel | por |
dc.subject | Controle robusto adaptativo | por |
dc.subject | Controle ℋ∞ | por |
dc.subject | Rede neural | por |
dc.subject | Aprendizado profundo | por |
dc.title | Controle ℋ∞ não linear adaptativo baseado em aprendizado profundo para robôs móveis com rodas | por |
dc.title.alternative | Deep learning-based adaptive nonlinear ℋ∞ control for wheeled mobile robots | por |
dc.type | Dissertação | por |
dc.contributor.advisor1 | Inoue, Roberto Santos | |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/6221209121565990 | por |
dc.description.resumo | A implementação de robôs móveis autônomos levanta questões importantes quando se deseja um sistema de navegação robusto para o transporte de cargas. Esses tipos de veículos estão frequentemente sujeitos a incertezas paramétricas e distúrbios externos. Incertezas de parâmetros geralmente surgem devido a dispositivos ou cargas extras que são anexadas ao robô, pois influenciam os parâmetros de massa, inércia, centro de massa e outros parâmetros levantados inicialmente para compor o modelo matemático do veículo. E as perturbações externas estão relacionadas à colisão do robô com obstáculos estáticos ou dinâmicos ou na superação de obstáculos no solo pelas rodas do robô, onde podem ocorrer escorregamentos e derrapagens das rodas. Com base nesse contexto, o presente trabalho propõe uma arquitetura de controle robusta e adaptativa para o problema de rastreamento de trajetória de um robô móvel sujeito a perturbações externas e incertezas paramétricas. A abordagem proposta compreenderá um Controle Adaptativo Não Linear ℋ∞. O controlador não linear ℋ∞ será responsável por atenuar distúrbios externos, e a parte adaptativa será baseada em Rede Neural Profunda para aprender as incertezas paramétricas relacionadas ao modelo matemático do robô. A simulação de um robô móvel de quatro rodas para o problema de rastreamento são usados para comparar as estratégias de controle propostas. | por |
dc.publisher.initials | UFSCar | por |
dc.publisher.program | Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação - PPGCC | por |
dc.subject.cnpq | CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAO | por |
dc.description.sponsorshipId | 133221/2020-2 | por |
dc.publisher.address | Câmpus São Carlos | por |
dc.contributor.authorlattes | http://lattes.cnpq.br/9792352281970785 | por |