کنترل هوشمند یک ربات متحرک در مسیر از پیش تعیین شده
Title Proper
Intelligent Control of a Mobile Robot through a Predefined Path
.PUBLICATION, DISTRIBUTION, ETC
Place of Publication, Distribution, etc.
تهران
PHYSICAL DESCRIPTION
Other Physical Details
۰۵ ص.
NOTES PERTAINING TO TITLE AND STATEMENT OF RESPONSIBILITY
Text of Note
اسماعیل نجفی
DISSERTATION (THESIS) NOTE
Dissertation or thesis details and type of degree
کارشناسی
Body granting the degree
صنعتی خواجه نصیرالدین طوسی
Date of degree
۱۴۰۰
SUMMARY OR ABSTRACT
Text of Note
امروزه رباتصهای متحرک به جایگاه ویژهصای در صنعت دست یافتهصاند و روزبهصروز درصحال توسعه هستند. ربات متحرک خودکار رباتی است که مسیر بهینه را تا هدف دلخواه میصیابد و به طور خودکار و بدون نیاز به نوارهای مشخصصکننده مسیر آن را میصپیماید. از مزایای آن کاهش نیاز به نیروی انسانی و به همین ترتیب کاهش خطرات احتمالی در کارخانجات است. هدف از انجام این پروژه، اعمال الگوریتمصهای یادگیری ماشین بر روی رباتصهای متحرک صنعتی جهت کنترل آنصها در مسیری مشخص است. در این پروژه از کنترلرهای DIP و DP برای کنترل ربات استفاده میصشود. از آن جهت که شرایط و موقعیت یکصربات متحرک مدام درحال تغییر است، بهتر است ضرایب کنترلرها به طور مداوم در طول مسیر با محیط اطراف سازگار شوند. به همین جهت در این پروژه از چندین کنترلر در بخشصهای متفاوت مسیر استفاده شدهصاست که ضرایب برخی از کنترلرها به طور هوشمند و به واسطه یادگیری تقویتی بر اساس شرایط پیرامون انتخاب میصشود. معادلات این پروژه بر اساس ربات regrub 3toBeltruT نوشته شدهصاند و در نهایت خطای بین مسیر واقعی و طی شده محاسبه شدهصاست.
Text of Note
Mobile robots can be programmed to perform duties that require a movement to a definitive destination. For instance, a mobile robot is often a practical choice in industrial applications to transport materials and goods. One of the remarkable points on this subject is to control these types of machinery. In the current work, controlling a mobile robot is discussed by dividing the path into three sections with their specific PID or PD controllers: three straight-line routes, each of them aimed with a PD controller, and two spots for the rotational displacements on the intersection of straight routes, each of them aimed with a PID controller. These trajectories are defined at the beginning. So, the desired position in every time step is specified. The optimum parameters for each PD controller are calculated by Reinforcement Learning )RL( as follows: The outputs of the PD controller are the forces that are required from the robot. With this information, the actual position and velocity of the robot can be obtained. Hence, the error between the real position and the desired trajectory and between the real velocity and the desired velocity would be computed. The RL block gets the position error and the velocity error of the robot. The smaller the amount of the error is, the greater is going to be the RL reward. The goal of RL is to obtain the highest rewards. Therefore, at the end of the process, RL reaches the best policy which means, the controller has gotten the optimal parameters, and its error is at its least amount. The programming part, which was written in python, contains dynamic equations associated with the TurtleBot3 Burger. This robot is a programmable and ROS-based mobile robot that is suitable for experimentations. For the evaluation of the controllers, the desired and the traveled path are compared with each other, and the positional error is calculated.