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Artículo

Neural network-based compensation control of mobile robots with partially known structure

Rossomando, Francisco GuidoIcon ; Soria, Carlos MiguelIcon ; Carelli Albarracin, Ricardo OscarIcon
Fecha de publicación: 04/2012
Editorial: Institution of Engineering and Technology
Revista: IET Control Theory and Applications
ISSN: 1751-8644
Idioma: Inglés
Tipo de recurso: Artículo publicado
Clasificación temática:
Control Automático y Robótica

Resumen

This study proposes an inverse non-linear controller combined with an adaptive neural network proportional integral (PI) sliding mode using an on-line learning algorithm. The neural network acts as a compensator for a conventional inverse controller in order to improve the control performance when the system is affected by variations on their dynamics and kinematics. Also, the proposed controller can reduce the steady-state error of a non-linear inverse controller using the on-line adaptive technique based on Lyapunov’s theory. Experimental results show that the proposed method is effective in controlling dynamic systems with unexpected large uncertainties.
Palabras clave: Mobile robots , Neural network , Nonlinear control
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info:eu-repo/semantics/openAccess Excepto donde se diga explícitamente, este item se publica bajo la siguiente descripción: Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Unported (CC BY-NC-SA 2.5)
Identificadores
URI: http://hdl.handle.net/11336/195461
URL: https://digital-library.theiet.org/content/journals/10.1049/iet-cta.2011.0581
DOI: http://dx.doi.org/10.1049/iet-cta.2011.0581
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Citación
Rossomando, Francisco Guido; Soria, Carlos Miguel; Carelli Albarracin, Ricardo Oscar; Neural network-based compensation control of mobile robots with partially known structure; Institution of Engineering and Technology; IET Control Theory and Applications; 6; 12; 4-2012; 1851-1860
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