KR20180024240A - Type-2 Fuzzy Self-Tuning PID Controller for mobile robot turning - Google Patents

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KR20180024240A
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fuzzy
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pid controller
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KR1020160110063A
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지민석
최원혁
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한서대학교 산학협력단
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Abstract

The present invention relates to a type-2 fuzzy self-tuning PID controller for mobile robot turning. The type-2 fuzzy self-tuning PID controller includes an error output part for generating an error using a difference from the position value of the mobile robot; a type-2 fuzzy controller for outputting a control signal from the output of the error output part; and a PID controller for driving the mobile robot from the error value of the error output part and the control gain value of the type-2 fuzzy controller. It is possible to quickly and accurately control the turning path of the mobile robot.

Description

이동로봇 선회를 위한 타입-2 퍼지 자기동조 피아이디 제어기{Type-2 Fuzzy Self-Tuning PID Controller for mobile robot turning}[0001] The present invention relates to a type-2 fuzzy self-tuning PID controller for mobile robot turning,

본 발명은 이동로봇 선회를 위한 이동로봇 선회를 위한 퍼지 피아이디 제어기에 관한 것이다.The present invention relates to a fuzzy ID controller for turning a mobile robot for turning a mobile robot.

이동 로봇 기술은 센싱 기술, 제어 기술, 정보 처리 기술, 기계 가공 기술, 전자 기술, 컴퓨터 기술 및 기타 기술들의 조합이며, 산업 자동화가 가속화되면서 로봇에 관한 연구가 널리 진행되었다. Mobile robot technology is a combination of sensing technology, control technology, information processing technology, machining technology, electronic technology, computer technology and other technologies.

초기 로봇은 작업공간의 한계로 인해 쓰임이 제한되었고, 특정한 작업에만 이용되는 경우가 대부분이었다. 예를 들어 미리 정해진 범위나 궤적을 따라서 작업 대상물을 이동시키거나 용접, 도장을 반복하는 정도였다. Initial robots were limited in their use due to limitations of work space, and most of them were used only for specific tasks. For example, it was enough to move the workpiece along the predetermined range or trajectory, or repeat the welding and painting.

로봇을 단순 반복 작업 수행에서 벗어나 보다 많은 자율성을 로봇에게 부여하는 움직임이 늘었다. 이로 인해 로봇 개발의 과정에서 제어기의 성능 향상은 항상 중요한 이슈가 되어 왔다.There has been an increase in the number of motions to give more autonomy to robots by moving away from simple repetitive tasks. As a result, the performance of the controller has always been an important issue in the process of robot development.

이동 로봇을 제어하는 방법 중 고전적인 PID 제어기는 로봇 분야에서 일반적으로 널리 사용되고 있다. PID 제어를 사용함으로써 안정성 제어 및 추적 제어를 모두 얻을 수 있다. 하지만 PID 제어기의 적절한 파라미터를 설정하는 것은 쉬운 일이 아니며 지능적이지 못한 문제점이 있다.Among the methods of controlling the mobile robot, the classical PID controller is widely used in the robot field. By using the PID control, both the stability control and the tracking control can be obtained. However, setting the appropriate parameters of the PID controller is not easy and is not intelligent.

상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은 이동로봇의 선회 궤적을 빠르고 정확하게 제어하는 이동로봇 선회를 위한 타입-2 퍼지 자기동조 피아이디(PID) 제어기를 제공하는 데 있다.SUMMARY OF THE INVENTION It is an object of the present invention to provide a type-2 purge self-tuning id (PID) controller for rapidly and accurately controlling a turning locus of a mobile robot.

상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명은 이동 로봇 위치 값과의 차로 오차를 생성하는 오차 출력부; 상기 오차 출력부의 출력으로부터 제어신호를 출력하는 타입-2 퍼지 제어기; 및 상기 오차 출력부의 오차 값과 상기 타입-2 퍼지 제어기의 제어 이득 값으로부터 이동 로봇을 구동하는 PID 제어기;를 포함하는 이동로봇 선회를 위한 타입-2 퍼지 자기동조 피아이디 제어기를 제공한다.According to an aspect of the present invention, there is provided a mobile robot comprising: an error output unit for generating a difference between a position value of a mobile robot and a position error; A type-2 fuzzy controller for outputting a control signal from an output of the error output unit; And a PID controller for driving the mobile robot based on the error value of the error output unit and the control gain value of the type-2 purge controller.

상기 타입-2 퍼지 제어기는 퍼지화기, 규칙 베이스, 퍼지 추론기, 비퍼지화기, 및 타입 리듀사(Type-Reducer)로 이루어질 수 있다.The Type-2 Fuzzy controller may be composed of a purge unit, a rule base, a fuzzy inference unit, a non-fuzzy unit, and a type-reducer.

이상에서와 같이 본 발명에 따르면, 이동로봇의 선회 궤적을 빠르고 정확하게 제어하는 장점이 있다.As described above, according to the present invention, there is an advantage that the turning locus of the mobile robot can be controlled quickly and accurately.

도 1은 본 발명의 이동 로봇의 기구학적 모델링 이동로봇의 구조를 나타낸 것이다.
도 2는 본 발명의 타입-2 퍼지 제어기의 블럭도이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 타입-2 퍼지 자기동조 제어기의 블럭도이다.
도 4는 본 발명의 PID 자동 파라미터 설정 제어기 구조이다.
도 5는 본 발명의 타입-2퍼지 로직의 멤버쉽 함수를 나타낸 것이다.
도 6은 본 발명의 이동로봇의 궤적 그래프를 나타낸 것이다.
도 7은 본 발명의 조향각의 변화 그래프를 나타낸 것이다.1 shows the structure of a kinematic modeling mobile robot of the mobile robot of the present invention.
2 is a block diagram of a Type-2 purge controller of the present invention.
3 is a block diagram of a Type-2 purge self-tuning controller in accordance with an embodiment of the present invention.
FIG. 4 shows a structure of a PID automatic parameter setting controller of the present invention.
FIG. 5 shows the membership function of the type-2 fuzzy logic of the present invention.
Fig. 6 shows a trajectory graph of the mobile robot of the present invention.
7 is a graph showing a change in the steering angle of the present invention.

아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings so that those skilled in the art can easily carry out the present invention. The present invention may, however, be embodied in many different forms and should not be construed as limited to the embodiments set forth herein.

그러면 본 발명의 일실시예에 따른 이동로봇 선회를 위한 타입-2 퍼지 자기동조 PID 제어기에 대하여 자세히 설명하기로 한다.The type-2 purge self-tuning PID controller for turning the mobile robot according to an embodiment of the present invention will now be described in detail.

도 1은 본 발명의 이동 로봇의 기구학적 모델링 이동로봇의 구조를 나타낸 것이다.1 shows the structure of a kinematic modeling mobile robot of the mobile robot of the present invention.

도 1을 참조하면, 이동로봇의 모델링은 역학적 기반의 접근보다 기구학적 기반에서 간단히 모델링 될 수 있다. 기구학적 제어기반에서 이동로봇의 진행속도 v, 각속도는 w로 표현한다. 이동로봇의 위치는 직각좌표계의 (x,y,θ)로 표현한다. 좌표(x,y)는 이동로봇의 중심점의 위치이고, θ는 x축을 기준으로 보았을 때 이동로봇의 방향각(Heading Angle)이다.

Figure pat00001
는 조향 바퀴의 회전이 선회 이동하는 조향각(Steering Angle), L은 좌우 바퀴 사이의 거리이다. Referring to FIG. 1, modeling of a mobile robot can be modeled simply on a kinematic basis rather than on a mechanistic basis. Based on the kinematic control, the traveling velocity v and the angular velocity of the mobile robot are represented by w. The position of the mobile robot is represented by (x, y, θ) in the rectangular coordinate system. The coordinate (x, y) is the position of the center point of the mobile robot, and? Is the heading angle of the mobile robot when viewed from the x-axis.
Figure pat00001
Is a steering angle at which the rotation of the steering wheel turns and L is the distance between the right and left wheels.

이동로봇의 바퀴가 지면과 맞닿아 이동할 때 미끄러짐(slip) 현상이 없다고 가정하면 수학식 1을 구할 수 있다.Assuming that there is no slip phenomenon when the wheel of the mobile robot moves against the ground, equation (1) can be obtained.

Figure pat00002
Figure pat00002

수학식 1을 통한 평면상에서의 로봇 속도(

Figure pat00003
)는 수학식 2와 같다.The robot speed on the plane through Equation (1)
Figure pat00003
) ≪ / RTI >

Figure pat00004
Figure pat00004

여기서 진행속도 v와 각속도 w는 제어입력으로 사용한다. 이동로봇은 미끄러짐이 없는 상태에서 수학식 3과 같은 논홀로노믹 제약조건(Non-Holonomic Constraint)을 갖는다.Here, the velocity v and angular velocity w are used as control inputs. The mobile robot has a non-holonomic constraint such as Equation (3) in the state where there is no slip.

Figure pat00005
Figure pat00005

일반적으로 기준 좌표계에 대한 로봇의 자세는 직교 회전 행렬로 나타낼 수 있다. 평면상을 주행하는 이동 로봇의 경우 회전축을 z로 생각할 수 있으므로 이동(로봇)좌표계를 기준으로 본 기준 좌표계의 회전은 수학식 4와 같다.In general, the attitude of the robot with respect to the reference coordinate system can be represented by an orthogonal rotation matrix. In the case of a mobile robot traveling on a plane, since the rotational axis can be considered as z, the rotation of the reference coordinate system based on the moving (robot) coordinate system is expressed by Equation (4).

Figure pat00006
Figure pat00006

z축을 중심으로 θ만큼 회전한 경우, 로봇의 속도는 수학식 5와 같다.When the robot is rotated by? about the z axis, the robot speed is expressed by Equation (5).

Figure pat00007
Figure pat00007

수학식 5와 같이 이동로봇의 속도는 수학식 4의 이동 좌표계를 기준으로 회전행렬 R과 평면상의 로봇 속도 수학식 2의 곱으로 이동로봇의 속도를 구할 수 있다.The velocity of the mobile robot can be obtained by multiplying the rotation matrix R and the robot velocity equation (2) on the basis of the moving coordinate system of Equation (4) as shown in Equation (5).

평면에서 목표 지점(

Figure pat00008
,
Figure pat00009
)을 향해 이동의 문제를 고려할 때, 이동로봇의 목표점을 위한 각도
Figure pat00010
는 수학식 6과 같다.Plane to target point (
Figure pat00008
,
Figure pat00009
), The angle for the target point of the mobile robot
Figure pat00010
Is expressed by Equation (6).

Figure pat00011
Figure pat00011

θ와

Figure pat00012
값으로 조?e각
Figure pat00013
를 수학 7과 같이 구한다.θ and
Figure pat00012
By value,
Figure pat00013
As shown in Mathematical 7.

Figure pat00014
Figure pat00014

여기서,

Figure pat00015
는 비례상수 값이다.here,
Figure pat00015
Is a proportional constant value.

도 2는 본 발명의 타입-2 퍼지 제어기(Type-2 Fuzzy Controller)의 블럭도이다.2 is a block diagram of a Type-2 fuzzy controller of the present invention.

도 2를 참조하면, 본 발명의 타입-2 퍼지 제어기(100)는 타입-1 퍼지 제어기(Type-1 Fuzzy Controller)에 리듀사(Type-Reducer, 50)를 포함할 수 있다.2, the type-2 fuzzy controller 100 of the present invention may include a type-reducer 50 in a type-1 fuzzy controller.

여기서, 타입-1 퍼지 제어기는 퍼지화기(10), 규칙 베이스(20), 퍼지 추론기(30), 및 비퍼지화기(40)로 구성될 수 있다,Here, the type-1 purge controller may be composed of a purge device 10, a rule base 20, a fuzzy inference device 30, and a non-purge device 40,

또한, 타입-1 퍼지 제어기는 퍼지화기에서 입력 변수에 따라 제어 이득값을 얻기 위한 퍼지 멤버쉽 함수를 생성하고, 퍼지 추론과정을 통해 퍼지 규칙을 생성하며, 제안된 퍼지 규칙을 통해 생성된 출력값은 비퍼지화 과정을 통해 제어대상에 입력할 최종 출력값을 생성한다.In addition, a type-1 fuzzy controller generates a fuzzy membership function to obtain a control gain value according to an input variable in a fuzzy machine, generates a fuzzy rule through a fuzzy inference process, The final output value to be input to the control target is generated through the fuzzy process.

타입-2 퍼지 제어기(100)는 타입-1 퍼지 제어기와 달리 스칼라 값이 아닌 영역대의 값을 가지며, 타입-1 퍼지 논리 집합은 멤버쉽 함수의 크기가 크리습한 값으로 정의되어 있지만, 타입-2 퍼지 논리 집합은 멤버쉽 함수의 크기가 퍼지 집합으로 정의된다.The type-2 fuzzy controller 100 has a non-scalar value of a region-type value, unlike the type-1 fuzzy controller, and the type-1 fuzzy logic set has a membership function of a size- A logical set is defined by the size of the membership function as a fuzzy set.

도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 타입-2 퍼지 자기동조 제어기의 블럭도이고, 도 4는 본 발명의 PID 자동 파라미터 설정 제어기의 구조이고, 도 5는 본 발명의 타입-2퍼지 로직의 멤버쉽 함수를 나타낸 것이다.FIG. 3 is a block diagram of a type-2 purge self-tuning controller according to an embodiment of the present invention, FIG. 4 is a structure of a PID automatic parameter setting controller of the present invention, Membership function.

도 3을 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 타입-2 퍼지 자기동조 제어기는 퍼지 추론 시스템을 통해 오차, 오차율과

Figure pat00016
(비례상수),
Figure pat00017
(적분상수),
Figure pat00018
(미분상수) 파라미터들 사이에 비선형 함수를 생성하고, 타입-2퍼지 제어기(100)와, 자기동조(Self-Tuning) PID 제어기(200)로 이루어질 수 있다. Referring to FIG. 3, a type-2 purge self-tuning controller according to an embodiment of the present invention includes a fuzzy inference system,
Figure pat00016
(Proportional constant),
Figure pat00017
(Integral constant),
Figure pat00018
-2 type fuzzy controller 100 and a self-tuning PID controller 200. The type-2 fuzzy controller 100 generates a nonlinear function between the parameters (differential constant)

여기서, PID 제어기(200)의 입력은 이동 로봇(300)의 위치 값이며, 현재 이동 로봇 위치 값과의 차로 오차를 오차 출력부(400)을 통해 생성한다. 이때, 생성된 오차는 타입-2 퍼지 제어기(100)를 통해 얻어진 제어 이득 값은 PID 제어기(200)의 입력으로 들어간다. 또한, PID 제어기(200)에서 생성된 출력은 이동 로봇(300)의 입력으로 이동 로봇(300)을 구동한다.Here, the input of the PID controller 200 is a position value of the mobile robot 300, and an error is generated through the error output unit 400 with the current mobile robot position value. At this time, the generated error is inputted to the input of the PID controller 200 by the control gain value obtained through the type-2 fuzzy controller 100. The output generated by the PID controller 200 drives the mobile robot 300 as an input of the mobile robot 300.

이때, PID 제어기(200)의 입력은 도 4와 같이 방향각 θ와 방향각 오차율 △θ이며, 제어기의 출력은 PID 제어기의

Figure pat00019
,
Figure pat00020
,
Figure pat00021
제어 이득값 매개 변수이다. 매개 변수를 PID 제어기(200)에 사용하여 로봇의 조향각
Figure pat00022
를 제어할 수 있다.At this time, the input of the PID controller 200 is the direction angle? And the directional error rate ?? as shown in FIG. 4, and the output of the controller is
Figure pat00019
,
Figure pat00020
,
Figure pat00021
Control gain value parameter. Parameter is used in the PID controller 200 to determine the steering angle of the robot
Figure pat00022
Can be controlled.

공정 제어에 사용되는 퍼지 제어기는 일반적으로 제어 대상인 공정의 상태에 한 정보를 입력 받은 후, 지식베이스에 축적된 지식을 기반으로 추론을 하여 그 결과를 출력하는 구조이다. 퍼지 제어기의 추론 규칙은 IF-THEN 조건문으로 표현된다. The fuzzy controller used in the process control generally receives information on the state of the process to be controlled and then makes inference based on the knowledge accumulated in the knowledge base and outputs the result. The inference rules of the fuzzy controller are expressed as IF-THEN conditional statements.

Figure pat00023
Figure pat00023

입력함수로는 NB(Negative Big), NS (Negative Small), ZE(Zero), PS(Positive Small), PB (Positive Big)이고, 출력함수로는 S(Small), M(Middle), B (Big), VB(Very Big)의 의미를 갖는다. 오차θ와 오차율 △θ의 범위는 [-1 1],

Figure pat00024
의 범위는 [0 50],
Figure pat00025
의 범위는 [0 20],
Figure pat00026
의 범위는 [0 1]로 설정하였다.The input functions are NB (Negative Big), NS (Negative Small), ZE (Zero), PS (Positive Small) and PB (Positive Big) Big) and VB (Very Big). The range of the error &thetas; and the error rate &thetas; is [-1 1]
Figure pat00024
Is in the range [0 50],
Figure pat00025
Is in the range [0 20],
Figure pat00026
Was set to [0 1].

여기서, 입출력 멤버쉽 함수는 도 5와 같고 제어 규칙은 표 1과 같다.Here, the input / output membership function is as shown in FIG. 5 and the control rules are shown in Table 1.

Figure pat00027
Figure pat00027

도 6은 본 발명의 이동 로봇의 궤적을 나타낸 그래프이고, 도 7은 본 발명의 조향각의 변화 그래프를 나타낸 그래프이다.FIG. 6 is a graph showing the trajectory of the mobile robot of the present invention, and FIG. 7 is a graph showing a graph of a change in the steering angle of the present invention.

본 발명에서는 MATLAB Simulink를 이용하여 시뮬레이션을 진행하였다. 이동 좌표계를 기준으로 한 기준 좌표계의 회전 행렬 수학식 4와 평면상의 로봇 속도 수학식 2의 곱은 로봇의 속도는 수학식 5로 구해진다. In the present invention, the simulation was performed using MATLAB Simulink. Rotation matrix of the reference coordinate system with reference to the moving coordinate system The product of the equation (4) and the robot speed equation (2) on the plane is obtained by the equation (5).

이동 로봇이 추정해야 할 기준 입력은 실시간 이동 지점이다. 이동 로봇은 목표점을 추적하여 트랙에 도달한다. 목표 궤도는 원, 타원, 직선을 설정하고, 원과 타원의 크기, 직선의 위치, 궤적 점의 속도 또한 임의로 설정할 수 있다. The reference input to be estimated by the mobile robot is the real-time movement point. The mobile robot tracks the target and reaches the track. The target trajectory can be set to circle, ellipse, and straight line, and the size of the circle and ellipse, the position of the straight line, and the velocity of the locus point can be arbitrarily set.

모바일 로봇 제어를 위해 설계된 터입-2 퍼지 자동동조 PID 제어기는 타입-2 퍼지 제어기의 입력은 θ와 △θ, 출력은

Figure pat00028
,
Figure pat00029
,
Figure pat00030
의 실시간 동조(Tuning) 값으로 파라미터가 설정된다. 파라미터의 설정 값은 PID 제어기를 통해 조향각
Figure pat00031
를 제어한다.The PID controller of the tandem-2 purge auto-tuning PID controller designed for mobile robot control has the inputs θ and Δθ of the type-2 fuzzy controller,
Figure pat00028
,
Figure pat00029
,
Figure pat00030
The parameter is set to the real-time tuning value of the parameter. The set value of the parameter is transmitted through the PID controller to the steering angle
Figure pat00031
.

선회를 위해 반경이 1인 원을 기준입력으로 초기 설정하고, 로봇의 위치는 (0, 0)으로 하였다A circle with a radius of 1 was initially set as a reference input for turning, and the position of the robot was set to (0, 0)

도 6a의 PID 제어기, 도 6b는 타입-1 퍼지 제어기, 도 6c는 타입-2 퍼지 제어기의 이동 로봇의 궤적을 나타낸 것으로, 퍼지 제어기의 성능이 PID 제어기의 성능보다 우수하다는 것을 알 수 있다. FIG. 6B shows the trajectory of the type-1 fuzzy controller, and FIG. 6C shows the trajectory of the mobile robot of the type-2 fuzzy controller. It can be seen that the performance of the fuzzy controller is superior to that of the PID controller.

또한, 도 7에 나타낸 바와 같이 타입-2 퍼지 PID 제어기가 타입-1 퍼지 PID 제어기 보다 오버슈트가 4%로 감소 되었고 제어 성능이 우수하다는 것을 알 수 있다.In addition, as shown in FIG. 7, it can be seen that the type-2 purge PID controller is reduced to 4% overshoot and the control performance is better than that of the type-1 purge PID controller.

이상에서 본 발명의 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속하는 것이다.While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed exemplary embodiments, It belongs to the scope of right.

10 :퍼지화기 20: 규칙 베이스
30:퍼지 추론기 40: 비퍼지화기
100: 타입-2 퍼지 제어기 200: PID 제어기
300: 이동 로봇10: purge gun 20: rule base
30: Fuzzy inference machine 40: Non-fuzzy machine
100: Type-2 purge controller 200: PID controller
300: Mobile robot

Claims (2)

이동 로봇 위치 값과의 차로 오차를 생성하는 오차 출력부;
상기 오차 출력부의 출력으로부터 제어신호를 출력하는 타입-2 퍼지 제어기; 및
상기 오차 출력부의 오차 값과 상기 타입-2 퍼지 제어기의 제어 이득 값으로부터 이동 로봇을 구동하는 PID 제어기;를 포함하는 것을 특징으로 하는 이동로봇 선회를 위한 타입-2 퍼지 자기동조 피아이디 제어기.An error output unit for generating an error by a difference from the position value of the mobile robot;
A type-2 fuzzy controller for outputting a control signal from an output of the error output unit; And
And a PID controller for driving the mobile robot based on the error value of the error output unit and the control gain value of the type-2 purge controller. 제1항에서,
상기 타입-2 퍼지 제어기는 퍼지화기, 규칙 베이스, 퍼지 추론기, 비퍼지화기, 및 타입 리듀사(Type-Reducer)로 이루어진 것을 특징으로 하는 이동로봇 선회를 위한 타입-2 퍼지 자기동조 피아이디 제어기.The method of claim 1,
Wherein the type-2 fuzzy controller comprises a purifier, a rule base, a fuzzy inference device, a non-fuzzy device, and a type-reducer. .
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