Control Neuro Proporcional-Derivativo para la formación Líder-Seguidor entrenado con el Filtro de Kalman Extendido
Este trabajo presenta un esquema control neuro adaptativo para la formación Líder- Seguidor de robots móviles diferenciales. El esquema está basado en un control neuro proporcional derivativo entrenado con filtro de Kalman extendido. El controlador propuesto ofrece un ajuste de ganancias adaptativo...
| Autores: | , , , |
|---|---|
| Tipo de recurso: | artículo |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2023 |
| País: | México |
| Institución: | Universidad de Guadalajara |
| Repositorio: | Redalyc-UDG |
| OAI Identifier: | oai:redalyc.org:512275598009 |
| Acceso en línea: | https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=512275598009 https://www.redalyc.org/journal/5122/512275598009/ https://www.redalyc.org/journal/5122/512275598009/html/ https://www.redalyc.org/journal/5122/512275598009/512275598009.epub https://www.redalyc.org/journal/5122/512275598009/movil |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Ingeniería Formación Turtlebot3 Robot móvil Control PD Adaptativo Filtro de Kalman Extendido |
| id |
MX_e0fc2e9b4bc9d80ffb6d46f76ff4617d |
|---|---|
| oai_identifier_str |
oai:redalyc.org:512275598009 |
| network_acronym_str |
MX |
| network_name_str |
México |
| repository_id_str |
|
| spelling |
Control Neuro Proporcional-Derivativo para la formación Líder-Seguidor entrenado con el Filtro de Kalman ExtendidoJosé de Jesús Hernández BarragánAlma Yolanda Alanís GarcíaErasmo Gabriel Martínez SolteroJorge Daniel Ríos ArrañagaIngenieríaFormaciónTurtlebot3Robot móvilControl PD AdaptativoFiltro de Kalman ExtendidoEste trabajo presenta un esquema control neuro adaptativo para la formación Líder- Seguidor de robots móviles diferenciales. El esquema está basado en un control neuro proporcional derivativo entrenado con filtro de Kalman extendido. El controlador propuesto ofrece un ajuste de ganancias adaptativo en línea, lo cual es ideal para lidiar con problemas de perturbaciones, ruido y dinámicas no modeladas. El esquema propuesto es implementado a nivel simulación y experimental usando robots Turtlebot3® y la plataforma Sistema Operativo Robótico (ROS). Además, el desempeño del controlador propuesto es comparado con un controlador para la formación Líder-Seguidor del estado del arte. Los resultados muestran que la propuesta de control tiene un mejor tiempo de convergencia, menor error de formación y menor error de seguimiento.Universidad de Guadalajara2023info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/articleapplication/pdf2007-5448https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=512275598009https://www.redalyc.org/journal/5122/512275598009/https://www.redalyc.org/journal/5122/512275598009/html/https://www.redalyc.org/journal/5122/512275598009/512275598009.epubhttps://www.redalyc.org/journal/5122/512275598009/movilReCIBE. Revista electrónica de Computación, Informática, Biomédica y Electrónica (México) Num.1 Vol.12reponame:Redalyc-UDGinstname:Universidad de Guadalajarainstacron:UDGeshttp://www.redalyc.org/revista.oa?id=5122ReCIBE. Revista electrónica de Computación, Informática, Biomédica y Electrónicainfo:eu-repo/semantics/openAccessoai:redalyc.org:5122755980092026-01-29T04:45:31Z |
| dc.title.none.fl_str_mv |
Control Neuro Proporcional-Derivativo para la formación Líder-Seguidor entrenado con el Filtro de Kalman Extendido |
| title |
Control Neuro Proporcional-Derivativo para la formación Líder-Seguidor entrenado con el Filtro de Kalman Extendido |
| spellingShingle |
Control Neuro Proporcional-Derivativo para la formación Líder-Seguidor entrenado con el Filtro de Kalman Extendido José de Jesús Hernández Barragán Ingeniería Formación Turtlebot3 Robot móvil Control PD Adaptativo Filtro de Kalman Extendido |
| title_short |
Control Neuro Proporcional-Derivativo para la formación Líder-Seguidor entrenado con el Filtro de Kalman Extendido |
| title_full |
Control Neuro Proporcional-Derivativo para la formación Líder-Seguidor entrenado con el Filtro de Kalman Extendido |
| title_fullStr |
Control Neuro Proporcional-Derivativo para la formación Líder-Seguidor entrenado con el Filtro de Kalman Extendido |
| title_full_unstemmed |
Control Neuro Proporcional-Derivativo para la formación Líder-Seguidor entrenado con el Filtro de Kalman Extendido |
| title_sort |
Control Neuro Proporcional-Derivativo para la formación Líder-Seguidor entrenado con el Filtro de Kalman Extendido |
| dc.creator.none.fl_str_mv |
José de Jesús Hernández Barragán Alma Yolanda Alanís García Erasmo Gabriel Martínez Soltero Jorge Daniel Ríos Arrañaga |
| author |
José de Jesús Hernández Barragán |
| author_facet |
José de Jesús Hernández Barragán Alma Yolanda Alanís García Erasmo Gabriel Martínez Soltero Jorge Daniel Ríos Arrañaga |
| author_role |
author |
| author2 |
Alma Yolanda Alanís García Erasmo Gabriel Martínez Soltero Jorge Daniel Ríos Arrañaga |
| author2_role |
author author author |
| dc.subject.none.fl_str_mv |
Ingeniería Formación Turtlebot3 Robot móvil Control PD Adaptativo Filtro de Kalman Extendido |
| topic |
Ingeniería Formación Turtlebot3 Robot móvil Control PD Adaptativo Filtro de Kalman Extendido |
| description |
Este trabajo presenta un esquema control neuro adaptativo para la formación Líder- Seguidor de robots móviles diferenciales. El esquema está basado en un control neuro proporcional derivativo entrenado con filtro de Kalman extendido. El controlador propuesto ofrece un ajuste de ganancias adaptativo en línea, lo cual es ideal para lidiar con problemas de perturbaciones, ruido y dinámicas no modeladas. El esquema propuesto es implementado a nivel simulación y experimental usando robots Turtlebot3® y la plataforma Sistema Operativo Robótico (ROS). Además, el desempeño del controlador propuesto es comparado con un controlador para la formación Líder-Seguidor del estado del arte. Los resultados muestran que la propuesta de control tiene un mejor tiempo de convergencia, menor error de formación y menor error de seguimiento. |
| publishDate |
2023 |
| dc.date.none.fl_str_mv |
2023 |
| dc.type.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion info:eu-repo/semantics/article |
| format |
article |
| status_str |
publishedVersion |
| dc.identifier.none.fl_str_mv |
2007-5448 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=512275598009 https://www.redalyc.org/journal/5122/512275598009/ https://www.redalyc.org/journal/5122/512275598009/html/ https://www.redalyc.org/journal/5122/512275598009/512275598009.epub https://www.redalyc.org/journal/5122/512275598009/movil |
| identifier_str_mv |
2007-5448 |
| url |
https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=512275598009 https://www.redalyc.org/journal/5122/512275598009/ https://www.redalyc.org/journal/5122/512275598009/html/ https://www.redalyc.org/journal/5122/512275598009/512275598009.epub https://www.redalyc.org/journal/5122/512275598009/movil |
| dc.language.none.fl_str_mv |
es |
| language_invalid_str_mv |
es |
| dc.relation.none.fl_str_mv |
http://www.redalyc.org/revista.oa?id=5122 |
| dc.rights.none.fl_str_mv |
ReCIBE. Revista electrónica de Computación, Informática, Biomédica y Electrónica info:eu-repo/semantics/openAccess |
| rights_invalid_str_mv |
ReCIBE. Revista electrónica de Computación, Informática, Biomédica y Electrónica |
| eu_rights_str_mv |
openAccess |
| dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf |
| dc.publisher.none.fl_str_mv |
Universidad de Guadalajara |
| publisher.none.fl_str_mv |
Universidad de Guadalajara |
| dc.source.none.fl_str_mv |
ReCIBE. Revista electrónica de Computación, Informática, Biomédica y Electrónica (México) Num.1 Vol.12 reponame:Redalyc-UDG instname:Universidad de Guadalajara instacron:UDG |
| instname_str |
Universidad de Guadalajara |
| instacron_str |
UDG |
| institution |
UDG |
| reponame_str |
Redalyc-UDG |
| collection |
Redalyc-UDG |
| repository.name.fl_str_mv |
|
| repository.mail.fl_str_mv |
|
| _version_ |
1858177358719090688 |
| score |
15,81155 |