Subscribe to the gold package and get unlimited access to Shamra Academy
Register a new userDesign of Optimal Quadratic Controller to Give Enable the Flying Robot to Trace Specific Trajectory
تصميم متحكم تربيعي أمثل لتمكين الروبوت الطائر من تعقب مسار محدد
1220
0 58
0
(
0
)
Added by
Aِl-Baath University ورقة بحثية
Publication date
2016
fields
Mechatronics
and research's language is
العربية
Created by
Shamra Editor
Ask ChatGPT about the research
في هذا البحث تم اقتراح آلية لجعل المتحكم LQR قادر على قيادة الروبوت الطائر (Micro Aerial Vehicle by Change Center of Gravity(MAV COG)) لتعقب مسار محدد , و ملخص هذه التقنية هو إننا قمنا بإضافة مصفوفة تعمل على توليد المسار الذي نريد تعقبه. و باستخدام برنامج المحاكاة ماتلاب قمنا بتصميم المتحكم المطلوب.
In our research, we propose technique to become LQR controller able to drive (Micro Aerial Vehicle by Change Center of Gravity(MAV COG)) robot on a specific trajectory. We add a matrix to adjust the trajectory that we want to trace it. We use Matlab program to execute our controller.
Artificial intelligence review:
Research summary
يتناول هذا البحث تصميم متحكم تربيعي أمثل (LQR) للروبوت الطائر الذي يستخدم تقنية تغيير مركز الجاذبية (COG). يهدف المتحكم LQR إلى تحقيق الاستقرار الأمثل للنظام، ولكنه غير قادر على تعقب مسارات محددة. لذلك، يقترح الباحثون تحسين هذا المتحكم باستخدام مصفوفة إضافية لضبط المسار المرغوب. تم تنفيذ التصميم باستخدام برنامج المحاكاة ماتلاب. أظهرت النتائج أن المتحكم LQR المعدل قادر على تعقب المسار المحدد، مما يفتح الباب لاستخدام الروبوت في تطبيقات متعددة مثل الزراعة والمجالات العسكرية. ومع ذلك، لا يزال النظام يعاني من تأخير زمني وتجاوز أعظمي، مما يستدعي المزيد من البحث لتحسين الأداء.
Critical review
دراسة نقدية: البحث يقدم حلاً مبتكراً لمشكلة تعقب المسار في الروبوتات الطائرة باستخدام تقنية تغيير مركز الجاذبية. ومع ذلك، هناك بعض النقاط التي يمكن تحسينها. أولاً، لم يتم تقديم تحليل كافٍ للتأثيرات البيئية والضوضاء على أداء المتحكم. ثانياً، يمكن تحسين البحث من خلال تقديم تجارب عملية بدلاً من الاعتماد الكامل على المحاكاة. أخيراً، يجب دراسة تقنيات أخرى مثل التحكم التكيفي للتغلب على مشكلة التأخير الزمني والتجاوز الأعظمي.
Questions related to the research
-
ما هو الهدف الرئيسي من البحث؟
الهدف الرئيسي هو تصميم متحكم تربيعي أمثل (LQR) للروبوت الطائر ليتمكن من تعقب مسار محدد باستخدام تقنية تغيير مركز الجاذبية.
-
ما هي التقنية المستخدمة لتحسين أداء المتحكم LQR؟
تم استخدام مصفوفة إضافية لضبط المسار المرغوب، مما يجعل المتحكم LQR قادرًا على تعقب المسار المحدد.
-
ما هي الأدوات المستخدمة في البحث؟
تم استخدام برنامج المحاكاة ماتلاب إصدار 2007a لتنفيذ التصميم واختبار المتحكم.
-
ما هي التحديات التي لا يزال النظام يعاني منها بعد تحسين المتحكم LQR؟
النظام لا يزال يعاني من تأخير زمني يصل حتى 0.45 ثانية وتجاوز أعظمي يصل حتى 4%.
References used
T. Talay,1975- Introduction to the Aerodynamics of Flight . NATIONAL AERONAUTICS AND SPACE ADMINISTRATION ,1,Washignton,204
F.Lesage, N. Hamel, X.Huang, Y.Yuan, M.Khalid and P.Zdunich,2008-Initial Investigation on the Aerodynamic Performance of Flapping wings for Nano Air Vehicles . defence research and development Canada,1,Canada,166
Y. Zhang,2009- Modeling and Hover Control of a Double- Rotor Micro Flying Robot Via Shape Change .Purdue University , 1 , India, 65
rate research
Read More
In this research a proportional integral differential classic (PID
controller) and state feedback controller was designed to control the in
the inverted pendulum and a comparison between all the cases and
choose the most suitable controller using MATLAB / SIMULINK
program
The nonlinear model of Unmanned Aerial Vehicle( UAV) has been
recognized. Airosim Matlab toolbox has been used to guarantee a
simulation model for the Aerosonde.In the first stage, a
linearization technique is used to calculate the mathematical
m
odel of the UAV at a specific operation point, then PID controller
is used to stabilize this linear model. At the final stage, an
augmented feedback neural network adaptive controller is
applied to stabilize the overall nonlinear system.
Training a robust and reliable deep learning model requires a large amount of data. In the crisis domain, building deep learning models to identify actionable information from the huge influx of data posted by eyewitnesses of crisis events on social
media, in a time-critical manner, is central for fast response and relief operations. However, building a large, annotated dataset to train deep learning models is not always feasible in a crisis situation. In this paper, we investigate a multi-task learning approach to concurrently leverage available annotated data for several related tasks from the crisis domain to improve the performance on a main task with limited annotated data. Specifically, we focus on using multi-task learning to improve the performance on the task of identifying location mentions in crisis tweets.
An ANFIS controller also designed and a comparison
between proposed controller, ANFIS controller and open loop model
had made with different types of disturbance.
Industrialists interested automates their factories to increase production, reduce costs
and improve quality by using robots in leadership and finishing most of the production
processes, where robots characterized as mechanical structures programma
ble to perform
tasks accurate, speed and reliability.
Research depend in concluding the optimal path on generating virtual paths
(triangular, curved, square) reflects the robotic arm movement to reach the target point,
where as it has been known moving time and angles of rotation and torque in the joints
under the influence of gravity through the study of horizontal and vertical movement of the
robotic arm.
A study of suggested trajectories for the robotic arm shows that the best paths on the
safety of robotic arm motors is semi-circular path as limiting the occurrence of mechanical
shocks or the appearance of high values of the joints torques. while showing that the path
that achieves less time to reach the target point and less amount of energy is the triangular
path in the case of horizontal motion of the robotic arm despite the emergence of sharp
deviations in the torque and power schemas as a result of the sudden change in the
direction of movement.
The negative impact of gravity is especially apparent when the second joint up or
down movement, causing the appearance of peaks in energy curve reflects the high values
of determination in this joint.
Log in to be able to interact and post comments
comments
Fetching comments
Sign in to be able to follow your search criteria
