Loading...
مسیریابی ربات غیرهولونومیک با الگوریتم گرادیان کاهشی و PID در MATLAB
در این بخش پروژه مسیریابی ربات غیرهولونومیک با کنترلر PID و الگوریتم گرادیان کاهشی در نرم افزار MATLAB را آماده کرده ایم که در ادامه توضیحاتی از معرفی مدل و جزئیات آن ارائه شده و فیلم و تصاویر خروجی پروژه در محیط متلب قرار داده شده است. در این پروژه حرکت جانبی یک ربات غیرهولونومیک (Nonholonomic) برای دنبال کردن یک مسیر مشخص کنترل شده است. ربات موردنظر در فضای دوبعدی حرکت میکند و مسیری هارمونیک برای آن در نظر گرفته شده است. هدف این پروژه طراحی و پیادهسازی یک کنترلکننده برای هدایت ربات در طول مسیر مشخصشده می باشد، بهطوری که بتواند انحرافات از مسیر را به حداقل برساند.
مدل سیستم
مدل استفادهشده برای شبیه سازی حرکت این ربات مدل دوچرخهای (bicycle model) است. این مدل یک مدل تقریبزدهشده برای وسایل نقلیهای است که دارای محدودیتهای حرکتی خاصی هستند، بهخصوص در سرعتهای پایین. در این پروژه فرض بر این است که سرعت ربات کمتر از 15 کیلومتر بر ساعت می باشد که در این محدوده مدل دوچرخهای دقت کافی برای شبیه سازی رفتار دینامیکی سیستم را دارد. برای کنترل حرکت ربات یک کنترل کننده PID اصلاح شده مورد استفاده قرار گرفته است. کنترل کننده PID یکی از پرکاربردترین روشهای کنترلی در مهندسی است که به دلیل سادگی و کارایی بالا، در بسیاری از سیستمهای کنترل صنعتی و رباتیک مورد استفاده قرار میگیرد. با این حال، در این پروژه نسخه بهبودیافتهای از این کنترلکننده برای سازگاری بهتر با دینامیک ربات غیرهولونومیک به کار گرفته شده است.
شکل اجرای گرافیکی ربات مسیریاب
یکی از چالشهای مهم در پیاده سازی کنترل کننده PID تعیین مقادیر بهینهی ضرایب آن (Kp، Ki، Kd) می باشد. برای تنظیم این ضرایب به بهترین شکل ممکن، از الگوریتم بهینه سازی گرادیان کاهشی (Gradient Descent Optimization Algorithm) استفاده شده است. این روش بهصورت تدریجی مقادیر ضرایب را بهینه میکند تا کنترل کننده بتواند عملکرد مطلوبی در دنبال کردن مسیر داشته باشد و میزان خطای ردیابی را به حداقل برساند.
کاربرد های پروژه
این پروژه علاوه بر بهبود دقت کنترل مسیر رباتهای غیرهولونومیک، میتواند در کاربردهای متنوعی مانند خودروهای خودران، ربات های متحرک و سیستمهای هدایت خودکار مورد استفاده قرار گیرد. همچنین، ترکیب الگوریتم های بهینه سازی با روشهای کنترلی مانند PID میتواند راهکارهای موثری برای بهبود عملکرد سیستمهای دینامیکی فراهم کند و زمینهای برای پژوهشهای بیشتر در این حوزه باشد. یکی از مزایای اصلی این روش کنترلی، امکان بهبود عملکرد سیستم در شرایط مختلف محیطی است. کنترل کننده PID اصلاح شده، همراه با الگوریتم گرادیان کاهشی، میتواند بهطور خودکار ضرایب کنترل را تنظیم کند و بهینهترین پاسخ ممکن را ارائه دهد. این قابلیت باعث میشود که ربات بتواند در برابر اغتشاشات محیطی، تغییرات مسیر و عدم قطعیتهای مدل دینامیکی عملکرد پایداری داشته باشد. علاوه بر این، پیادهسازی چنین سیستمی در ربات های واقعی میتواند به کاهش هزینههای طراحی و تنظیم کنترل کننده های پیچیده کمک کند.
جمع بندی
در نهایت این پروژه میتواند بهعنوان پایهای برای تحقیقات پیشرفتهتر در حوزه کنترل رباتیک مورد استفاده قرار گیرد. ترکیب روش های یادگیری ماشین با کنترل کننده های کلاسیک مانند PID میتواند منجر به طراحی سیستمهای هوشمندتر و تطبیقیتر شود. بهعنوان مثال استفاده از شبکه های عصبی یا الگوریتم های یادگیری تقویتی در کنار روش بهینه سازی گرادیان کاهشی، میتواند توانایی کنترل کننده را در مواجهه با شرایط جدید و غیرمنتظره افزایش دهد. چنین پیشرفتهایی میتوانند تأثیر چشمگیری بر توسعهی ربات های خودران و سیستمهای کنترل پیشرفته در آینده داشته باشند.
سیستم دینامیکی، ورودی ها و سایر متغیرها:
در این مدل موقعیت و زاویه هدایت ربات در فضای دوبعدی با در نظر گرفتن سرعت طولی و زاویه فرمان تغییر میکنند. میزان خطا از مسیر مرجع بهعنوان فاصله اقلیدسی بین موقعیت فعلی و موقعیت مطلوب تعریف شده است. کنترل این ربات از طریق یک کنترل کننده PID اصلاح شده انجام میشود که ضرایب آن برای به حداقل رساندن خطا تنظیم شدهاند. بسته به موقعیت ربات در سمت چپ یا راست مسیر، یک ضریب کنترلی جهت اعمال اصلاحات در فرمان خودرو تعیین میشود. در نهایت، یک تابع هدف برای ارزیابی عملکرد سیستم تعریف شده است که مقدار میانگین خطای مسیر را در طول زمان بررسی میکند.
تصاویری از خروجی
هیچ نظری ثبت نشده است