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Diseño de un control de velocidad mediante redes neuronales y algoritmos genéticos para vehículos autónomos

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2023_Argente-Mena_Javier_Diseno_de_un_control_de_velocidad_mediante_redes_neuronales.pdf (1.213Mb)
Use este enlace para citar
http://hdl.handle.net/2183/33562
Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
A non ser que se indique outra cousa, a licenza do ítem descríbese como Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Coleccións
  • Jornadas de Automática (44ª. 2023. Zaragoza) [154]
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Título
Diseño de un control de velocidad mediante redes neuronales y algoritmos genéticos para vehículos autónomos
Título(s) alternativo(s)
Design of a speed control using neural networks and genetic algorithms for autonomous vehicles
Autor(es)
Argente-Mena, Javier
Santos, Matilde
Sierra García, Jesús Enrique
Data
2023
Cita bibliográfica
Argente-Mena, J., Santos-Peñas, M., García-Sierra, J.E. 2023. Diseño de un control de velocidad mediante redes neuronales y algoritmos genéticos para vehículos autónomos. XLIV Jornadas de Automática, 121-126. https://doi.org/10.17979/spudc.9788497498609.121
Resumo
[Resumen] Los Vehículos Autónomos Guiados (AGV) son cada vez más populares en lo que a logística interna de las fábricas se refiere debido a su capacidad para transportar cargas pesadas y su alto grado de autonomía. No obstante, la dinámica de estos robots puede sufrir cambios debido a variaciones en la carga que transportan y/o a desgaste mecánico, lo cual implica una mayor complejidad en el control de velocidad. En muchas ocasiones se emplean controladores de tipo Proporcional Integral (PI) para dicho control. Sin embargo, este controlador exige un ajuste fino y carece de suficiente robustez ante variaciones de sus condiciones de trabajo. Con el fin de mejorar el rendimiento del control de velocidad, en este artículo se presenta el diseño de un neuro-controlador. Dado que encontrar unos valores óptimos para los hiperparámetros de aprendizaje puede ser difícil y requiere múltiples pruebas y ajustes, se opta por utilizar un Algoritmo Genético (AG) para buscar una solución válida de entre las óptimas.
 
[Abstract] Autonomous Guided Vehicles (AGVs) are becoming increasingly popular in terms of internal factory logistics due to their ability to transport heavy loads and their high degree of autonomy. Nevertheless, the dynamics of these robots can undergo changes due to variations in their load and/or mechanical wear, which involves greater complexity in their speed control. Proportional Integral (PI) controllers are often used for this control. However, this controller requires fine tuning and lacks enough robustness against variations in working conditions. In order to improve the speed control performance, this article presents the design of a neuro-controller. Since finding optimal values for the learning hyperparameters can be difficult and requires multiple tests and adjustments, a Genetic Algorithm (GA) is used to find a valid solution among all the optimal.
 
Palabras chave
Redes neuronales
Control inteligente
Algoritmos evolutivos
Modelado
Robots móviles
Vehículos autónomos guiados
Neural networks
Intelligent control
Evolutionary algorithms
Modelling
Mobile robots
Autonomous guided vehicles
 
Versión do editor
https://doi.org/10.17979/spudc.9788497498609.121
Dereitos
Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
ISBN
978‐84‐9749‐860‐9

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