كنترل فازي تطبيقي بازوي رباتيك سيار

Adaptive Fuzzy Control of a Mobile Manipulator Robot

بازوي رباتيك سيار با ويژگي هاي اثر متقابل بين بازو و بدنه متحرك ربات، قيد هاي هولونوميك و غيرهولونوميك، ديناميك چند متغيره و غيرخطي، يك سيستم پيچيده است و كنترل آن با اغتشاش خارجي، عدم قطعيت پارامتري و ديناميك مدل نشده مواجه مي شود. از اين رو، بكارگيري سيستم كنترل فازي تطبيقي بخاطر توانمندي غلبه بر عدم قطعيت و تقريب توابع غيرخطي بر پايه قضيه تقريب عمومي براي كنترل موقعيت ربات پيشنهاد مي شود. با اين وجود، خطاي تقريب سيستم فازي، موجب مي شود كه همگرايي مجانبي خطاي ردگيري موقعيت به صفر محقق نشود. اين مقاله، روش نويني براي كنترل فازي تطبيقي بازوي رباتيك سيار ارايه مي‌نمايد. نوآوري مقاله در جبران خطاي تقريب سيستم فازي براي همگرايي مجانبي در ردگيري مسير مطلوب با حضور عدم قطعيت هاست. براي اين منظور، سيستم حلقه بسته در فضاي خطا، به سيستم خطي با قطب‌هاي با بخش منفي ميل مي‌كند. طرح كنترل، از دو بخش كنترل سينماتيكي و كنترل ديناميكي تشكيل مي‌شود. مزاياي طرح پيشنهادي، سادگي در طراحي و عملكرد مناسب در ردگيري مسير مطلوب در حضور عدم قطعيت هاست. پايداري سيستم كنترل و همگرايي به مسير مطلوب، توسط روش لياپانوف اثبات مي شود. نتايج شبيه‌سازي، برتري طرح پيشنهادي را نسبت به روش كنترل تطبيقي مقاوم نشان مي دهد.

A mobile manipulator robot is a complex system due to properties such as coupling between the manipulator and mobile chassis, holonomic and nonholonomic constraints, multivariable and nonlinear dynamics. The control of robot faces the external disturbance, parametric uncertainty and unmodeled dynamics. Therefore, the use of an adaptive fuzzy system is suggested for its capability in overcoming uncertainties and approximating of nonlinear functions based on the universal approximation theorem. However, the tracking error does not converge asymptotically to zero due to the approximation error of fuzzy system. This paper presents a novel adaptive fuzzy control for a mobile manipulator robot. The novelty of paper is compensating the approximation error of fuzzy system for asymptotic convergence in tracking the desired trajectory in the presence of uncertainties. For this purpose, the closed loop system in the error space converges to a linear system with poles having negative real parts. The control design consists of two parts; the kinematic control and dynamic control. Advantages of the proposed design are the simplicity and very good performance in tracking of the desired trajectory in the presence of uncertainties. The stability of control system and convergence to the desired trajectory are proven by the Lyapunov method. The simulation results show the superiority of the proposed control over a robust adaptive control.