Hairboat es un tipo único de robot que tiene un gran movimiento y tiene la capacidad de ir en todas las direcciones. Obviamente, un dispositivo tan robótico debería ser difícil de controlar. De hecho, los sistemas de botes de pelo crean desafíos únicos, especialmente en forma de un entorno dinámico e incierto, en forma de dificultad para mantener el equilibrio y la estabilidad. Los controladores de fuente obligatoria proporcional tradicional (PID) luchan con estos desafíos e introducen problemas como otros métodos modernos, como el control del modo deslizante, el pollo. Por lo tanto, es necesario desarrollar un controlador que ahora conecta la simplicidad y adaptación del PID con las capacidades de aprendizaje de las redes neurológicas populares, que proporciona una solución sólida a los problemas de movimiento robótico del mundo real.
Recientemente, en un estudio novedoso, un equipo de investigadores, encabezado por la Universidad de Industria de Hanoi, Vietnam, dirigido por el Dr. Wan Trung Nigivian, ha traído una nueva solución fuerte y de recinto. Su trabajo moderno se realizó en línea el 4 de diciembre de 2024 y se publicó en el Volumen 61 Ingeniería de ciencias y tecnología, una revista internacional El 1 de enero de 2025.
El equipo incluyó el Shibora Institute of Technology, Japón, el profesor asociado Zovan Tan, el Sr. Kong Congyuvin y la Universidad de Industria de Hanoi, el Sr. Dye Nan Dong de Vietnam, Queens University Belphast, profesor asociado con sede en el Reino Unido Wan. Reino Unido. Universidad Nacional de Ciencia y Tecnología de Taiwán, Taiwán de Shin Feng Su, y profesor asociado Harish Gurg (Universidad), India del Instituto de Ingeniería y Tecnología Thipar.
Su investigación presenta un controlador NUNAR NUNAR PID (NPID) novedoso, un nuevo controlador de PID no forraje inclusivo (NPID) conectado con la Red Neural de la Fundación Radie (RBFNN) para botas para el cabello, que se ha ofrecido una alta estabilidad, gritos y fortalecimiento contra obstáculos externos . Las configuraciones preliminares del controlador propuesto se seleccionan mediante la corrección de un movimiento integral equilibrado, y la ley de control adaptativo se mejora permanentemente durante la operación para manejar las estimaciones de tiempo real de la fuerza externa.
En este estudio, el equipo indica la estabilidad del sistema a través de la aplicación de la teoría. A través de la imitación y las experiencias del mundo real, demuestran la utilidad del controlador NPID-RBFNN, que mejora los controladores PID y NPID tradicionales. Además, el controlador propuesto se adapta a las variaciones de la superficie a través de la capacidad de aprender y ajustarse.
El Dr. Nigivian ha imaginado varias aplicaciones para su última tecnología, incluida la robótica auxiliar, la robótica de servicios y la entrega autónoma. Al expandir cada uno de estos dominios, dan comentarios: “Con este controlador moderno, las botas para el cabello se pueden usar como robot auxiliar para tareas de alto movimiento y precisión. Por ejemplo, pueden ayudar a las personas con desafíos de movilidad en la navegación del entorno complejo. Use como robot de servicio en hospitales o aeropuertos.
En particular, este estudio aborda desafíos importantes en el control de los configuraciones dinámicas y sin reclusos, que se centran en la confiabilidad para la adopción generalizada de la necesidad de movimientos soberanos en las industrias. Al minimizar los movimientos y las trampas innecesarios, el controlador propuesto puede promover una robótica sostenible, mejorar el consumo de energía. Como resultado, los barcos capilares aumentan la confiabilidad de las botas, lo que los hace seguros y viables para su uso en lugares públicos y privados.
“En general, industrias como la logística, la atención médica y el comercio minorista pueden beneficiarse de nuestra tecnología, lo que puede mejorar la calidad del rendimiento y los servicios al tiempo que reduce la carga de la carga de trabajo humano”, dijo el Dr. “” Esperemos un progreso futuro en esta investigación, lo que permite el uso efectivo de robots en el mundo real.
