Автоматическая генерация нечетких правил для управления мобильным роботом с гусеничным шасси на основе числовых данных
Автор: Пташко Евгений Анатольевич, Ухоботов Виктор Иванович
Рубрика: Информатика, вычислительная техника и управление
Статья в выпуске: 3 т.6, 2017 года.
Бесплатный доступ
В данной работе рассматривается актуальная на данный момент проблема генерации набора нечетких правил для системы нечеткого вывода Мамдани на основе числовых данных, получаемых в процессе обучения управляемой системы. Предлагаемый в статье подход к решению данной проблемы базируется на алгоритмах четкой и нечеткой кластеризации, таких как алгоритм горной кластеризации и алгоритм Густафсона-Кесселя. Он позволяет значительно упростить процесс формирования набора нечетких правили минимизировать участие человека в этом процессе, позволяя автоматически подбирать количество правил,а также определять все необходимые параметры каждого из них. Для реализации предложенного подхода были написаны две компьютерные программы. Первая из них собирает числовые данные при управлении человеком гусеничной тележкой. На основе собранных данных эта программа строит базу нечетких правил управления гусеничным шасси. Эта база нечетких правил и ее компьютерная реализация в дальнейшем используется во второй программе для автоматизированного управления мобильным роботом на гусеничном шасси на плоскости при помощи изменения силы тяги каждой из гусениц в зависимости от положения цели,к которой робот должен приблизиться на заданное расстояние.
Система нечеткого вывода, нечеткая кластеризация, компьютерная реализация
Короткий адрес: https://sciup.org/147160626
IDR: 147160626 | DOI: 10.14529/cmse170304
Список литературы Автоматическая генерация нечетких правил для управления мобильным роботом с гусеничным шасси на основе числовых данных
- Вонг Дж. Теория наземных транспортных средств. М.: Машиностроение, 1982. 284 с.
- Забавников Н.А. Основы теории транспортных гусеничных машин. М.:Машиностроение, 1975. 448 с.
- Колесников А.А. Синергетическая теория управления. М.: Энергоатомиздат, 1994. 344 с.
- Скляров А.А., Скляров С.А. Синергетическое управление мобильным роботом с гусеничным шасси//Известия ЮФУ. Технические науки. 2011. № 6. С. 118-125
- Заде Л.А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. М.: Мир, 1976. 161 с.
- Castro J.L. Fuzzy Logic Controllers are Universal Approximators//IEEE Transactionson Systems, Man and Cybernetics. Part B: Cybernetics. Vol. 25. 1995. P. 629-635 DOI: 10.1109/21.370193
- Kosko B. Fuzzy Systems as Universal Approximators//IEEE Transactions on Computers.1994. Vol. 43, No. 11. P. 1329-1333 DOI: 10.1109/12.324566
- Mamdani E.H. Application of Fuzzy Logic to Approximate Reasoning Using LinguisticSynthesis//IEEE Transactions on Computing. 1977. Vol. 26. P. 1182-1191 DOI: 10.1109/TC.1977.1674779
- Wang L.X. Fuzzy Systems are Universal Approximators//Proceedings of IEEE InternationalConference on Fuzzy Systems (San Diego, CA, USA, March, 8 -March, 12, 1992). IEEE Xplore Press, 1992. P. 1163-1169 DOI: 10.1109/FUZZY.1992.258721
- Ухоботов В.И. Избранные главы теории нечетких множеств. Челябинск: Изд-во Челяб.гос. ун-та, 2011. 245 с.
- Ухоботов В.И., Величко В.С. Моделирование заданного движения пятизвенного механизма//Вестник ЮУрГУ. Серия: Вычислительная математика и информатика. 2013. Т. 2. № 3. С. 104-110.
- Cord´on O., F. Herrera, P. Villar. Generating the Knowledge Base of a Fuzzy Rule-BasedSystem by the Genetic Learning of the Data Base//IEEE Transactions on fuzzy systems, Vol. 9, No. 4, 2001. P. 667-674 DOI: 10.1109/91.940977
- Сергеев Л.В. Теория танка. М: Военная ордена Ленина Краснознаменная академия бронетанковых войск имени маршала Советского Союза Р.Я. Малиновского, 1973. 496 с.
- Hartigan J. Clustering Algorithms. Wiley, New York, NY, 1975. 351 p.
- Gustafson D.E., Kessel W.C. Fuzzy Clustering With a Fuzzy Covariance Matrix//Proceedings IEEE Conference on Decision and Control Including the 17th Symposium on Adaptive Processes. (San Diego, CA, USA, January, 10 -January, 12, 1978). IEEE Xplore Press, 1978. P. 761-766 DOI: 10.1109/CDC.1978.268028
- Chiu S., Fuzzy Model Identification Based on Cluster Estimation//Journal of Intelligent& Fuzzy Systems. 1994. Vol. 2, No. 3. P. 267-278 DOI: 10.3233/IFS-1994-2306
