이 논문에서는 2자유도 구륜 이동 로봇의 기구학 모델링, 궤적 추적, 유전 알고리즘을 사용한 퍼지 제어기에 대하여 다룬다. 구륜 이동 로봇의 전역 입력은 시간의 함수인 기준 위치와 기준 속도이고, 전역 출력은 현재 위치이다. 구륜 이동 로봇의 위치는 dead-reckoning 알고리즘을 사용하여 추정한다. Dead-reckoning 알고리즘으로 실시간으로 각 샘플링 간격마다 이전의 위치에 증분 값을 더하여 현재의 위치를 구할 수 있다. 제안된 추적 제어기는 구륜 이동 로봇의 위치 오차를 0으로 수렴하는 것이다. 오차를 줄이기 위해서는 궤적 추적 시에 위치 오차에 대한 보상 속도가 필요하다. 이 논문에서는 보상 속도를 결정하는 유전 알고리즘을 이용한 퍼지 제어기를 제안한다. 제안한 제어기 내의 퍼지 논리의 입력은 매 샘플링 시간의 위치 오차이고, 출력은 보상 속도이다. 유전 알고리즘은 퍼지 논리의 출력 이득을 조절하는 수단으로 사용되어진다. 컴퓨터 모의실험을 통하여 궤적 추적의 결과를 확인하곤 제안된 제어기의 효율성을 증명하였다.
This paper deals with kinematics model, trajectory tracking, and a fuzzy controller using GA(genetics algorithm) for 2-DOF WMR(Wheeled Mobile Robot). The global inputs to the WMR are reference position and reference velocity, which are time variables The global output of WMR is a current position. The position of WMR is estimated by dead-reckoning algorithm. Dead-reckoning algorithm can determine present position of WMR in real time by adding up the increased position data to the previous one in sampling period. The tracking controller makes position error to be converged 0. In order to reduce position error, a compensation velocities on the track of trajectory is necessary. Therefore, a fuzzy logic controller using GA(FGAC) is proposed to give velocity compensation in this system. Input variables of fuzzy logic part are position errors in every sampling time. The output values of fuzzy logic part are compensation velocities. GA are implemented to adjust the output gain of fuzzy logic part. The computer simulation is performed to get the result of trajectory tracking and to prove efficiency of proposed controller.
