A fuzzy logic‐based formation controller for wheeled mobile robots
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper seeks to present a novel approach for formation control of non‐holonomic wheeled mobile robots (WMRs). The use of a general geometrical structure has led the considered robotic team form any desired configuration. Although various methodologies have been suggested for solving such formation control problem in the literature, the proposed kinematical method of the present investigation has several advantages in terms of its robustness, tracking performance, and superior energy consumption due to the fuzzy logic scheme developed. Design/methodology/approach In an attempt to make the follower robot to assume the proper orientation, a new concept is presented which defines an appropriate heading angle. This concept is based on the natural human behavior as corresponds to situations of tracking a certain trajectory. The proposed heading angle planner is based on a two‐stage fuzzy logic system, providing appropriate heading angles for the mobile robot at each instant. In order to adjust the linear/angular velocity of the robots then, two further fuzzy controllers are devised. Findings The results obtained from the computer simulation studies reveal the merits as well as effectiveness of the proposed method for formation control of a group of WMRs in the presence of usual control input constraints, noisy sensor data, and external disturbances. Originality/value A novel method based on a fuzzy leader‐follower method is presented for the formation control of a group of robots.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle