Preview

Информатика

Расширенный поиск

Оптимизация коэффициентов ПИД-регулятора системы управления движением мобильного робота по цветоконтрастной линии на основе генетического алгоритма

https://doi.org/10.37661/1816-0301-2021-18-4-53-68

Полный текст:

Аннотация

Ц е л и. Разработать систему управления движением мобильного робота по  цветоконтрастной линии, а также найти значения коэффициентов  пропорционально-интегрально-дифференцирующего (ПИД-) регулятора, позволяющего роботу двигаться вдоль линии с заданной скоростью.

М е то д ы. Для настройки значений коэффициентов ПИД-регулятора используются методы перебора, автоматической настройки и генетический алгоритм.

Р е з у л ь т а т ы. Разработан программный комплекс настройки ПИД-регулятора учебного мобильного робота RoboCake, предназначенного для движения по замкнутой цветоконтрастной линии с заданной скоростью. Программный комплекс состоит из имитационной модели указанного робота в среде Simulink, четырех виртуальных трасс-полигонов и специализированного решателя на базе разработанного генетического алгоритма. С помощью предложенной функции пригодности реализована система управления мобильным роботом, удовлетворяющая поставленным условиям. На основе проведенных модельных экспериментов получены искомые значения параметров ПИД-регулятора.

З а к л ю ч е н и е.  Проведено сравнение эффективности различных методов настройки ПИД-регулятора. Разработанный программный комплекс предназначен для решения практической задачи движения мобильного робота по цветоконтрастной линии со скоростью 1 м/с. Полученные результаты могут быть применены для исследования методов эволюционной настройки систем стабилизации транспортных роботов, обеспечивающих их движение без перерегулирования.

Об авторах

Т. Ю. Ким
Объединенный институт проблем информатики Национальной академии наук Беларуси
Беларусь

Ким Татьяна Юрьевна – аспирант.

ул. Сурганова, 6, Минск, 220012.



Г. А. Прокопович
Объединенный институт проблем информатики Национальной академии наук Беларуси
Беларусь

Прокопович Григорий Александрович - кандидат технических наук, доцент, заведующий лабораторией робототехнических систем.

ул. Сурганова, 6, Минск, 220012.



Список литературы

1. Автоматизированная настройка ПИД-регулятора для объекта управления следящей системы с использованием программного пакета MATLAB Simulink / А. В. Филиппов [и др.] // Наука, техника и образование. – 2015. – № 12(18). – C. 53–59.

2. Aström, K. J. The future of PID control / K. J. Aström, T. Hägglund // Control Engineering Practice. – 2001. – Vol. 9, no. 11. – P. 1163–1175. https://doi.org/10.1016/S0967-0661(01)00062-4

3. Иващенко, Н. Н. Автоматическое регулирование: теория и элементы систем / Н. Н. Иващенко. – М. : Машиностроение, 1978. – 737 с.

4. Martins, F. G. Tuning PID controllers using the ITAE criterion / F. G. Martins // Intern. J. of Engineering Education. – 2005. – Vol. 21, no. 5. – P. 867–873.

5. Kose, O. PID controlled line follower robot design on indoor 3D networks / O. Kose, I. R. Karas // IAES Intern. Conf. on Electrical Engineering, Computer Science and Informatics (EECSI-2014). – Yogyakarta, Indonesia, 2014. – P. 20–21.

6. Варламов, И. PID-EXPERT – автоматизация автоматизации / И. Варламов, П. Зубов // Control Engineering. – 2017. – № 2(68). – С. 98–101.

7. Vladu, E. E. Controller tuning using genetic algorithms [Electronic resource] / E. E. Vladu, T. L. Dragomir // 1st Romanian-Hungarian Joint Symp. on Applied Computational Intelligence (SACI 2004). – Springer, 2004. – Mode of access: https://www.researchgate.net/publication/228954545_Controller_Tuning_Using_Genetic_Algorithms. – Date of access: 12.05.2021.

8. Genetic algorithm / M. Ünal [et al.] // Optimization of PID Controllers Using Ant Colony and Genetic Algorithms. – Berlin : Springer, 2013. – 449 p. https://doi.org/10.1007/978-3-642-32900-5_3

9. Саймон, Д. Алгоритмы эволюционной оптимизации. Биологически обусловленные и популяционно-ориентированные подходы к компьютерному интеллекту / Д. Саймон ; пер. с англ. А. В. Логунова. – М. : ДМК Пресс, 2020. – 1002 с.

10. Разработка генетического алгоритма с адаптивными мутациями для определения глобального экстремума функции n-переменных [Электронный ресурс] / А. Н. Кошев [и др.] // Интернет-журнал «Науковедение». – 2016. – № 8(6). – C. 1–13. – Режим доступа: http://naukovedenie.ru/PDF/32TVN616.pdf. – Дата доступа: 12.05.2021.

11. Подлазова, A. B. Генетические алгоритмы на примерах решения задач раскроя / A. B. Подлазова // Проблемы управления. – 2008. – № 2. – C. 57–63.

12. Koo, Y. C. Motor speed controller for differential wheeled mobile robot / Y. C. Koo, E. A. Bakar // ARPN J. of Engineering and Applied Sciences. – 2015. – Vol. 10, no. 22. – P. 10698–10702.

13. PID Control / ed. W. S. Levine // The Control Handbook. – Piscataway, NJ : IEEE Press, 1996. – P. 198–209.

14. O’Dwyer, A. Handbook of PI and PID Controller Tuning Rules / A. O’Dwyer. – London : Imperial College Press, 2003. – 564 p.

15. Mirzal, A. PID parameters optimization by using genetic algorithm / A. Mirzal, Sh. Yoshii, M. Furukawa // ISTECS J. – 2006. – Vol. 8, no. 11. – P. 34–43.


Для цитирования:


Ким Т.Ю., Прокопович Г.А. Оптимизация коэффициентов ПИД-регулятора системы управления движением мобильного робота по цветоконтрастной линии на основе генетического алгоритма. Информатика. 2021;18(4):53-68. https://doi.org/10.37661/1816-0301-2021-18-4-53-68

For citation:


Kim T.Yu., Prakapovich R.A. Optimization of the PID coefficients for the line-follower mobile robot controller employing genetic algorithm. Informatics. 2021;18(4):53-68. (In Russ.) https://doi.org/10.37661/1816-0301-2021-18-4-53-68

Просмотров: 50


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1816-0301 (Print)
ISSN 2617-6963 (Online)