Rojas M, Ponce P, Molina A

Idioma: Ingles.
Referencias bibliográficas: 24
Paginas: 125-142
Archivo PDF: 2803.70 Kb.

RESUMEN

En este trabajo se presenta un controlador dinámico con lógica difusa para el problema de navegación de una silla de ruedas. El controlador usa datos presentes de tres sensores ultrasónicos como la principal fuente de información del entorno. Sin embargo, a partir de valores pasados se obtienen otras entradas designadas como “retrasos dinámicos´´ para la base de reglas. A pesar de que los controladores de lógica difusa con entradas estáticas pueden resolver problemas básicos de navegación, la estructura propuesta con entradas dinámicas tiene un excelente desempeño para problemas de navegación más complejos. Se diseñaron estrategias de navegación estáticas y dinámicas, las cuales fueron implementadas primero en software para evaluar su desempeño. Se usó un laberinto y sus trayectorias fueron comparadas para seleccionar el mejor. Para mejorar su respuesta, la estrategia dinámica fue implementada en hardware. Este artículo presenta una comparación entre las aplicaciones de hardware y software para ilustrar la posibilidad de implementar la metodología en diferentes plataformas. El controlador dinámico de lógica difusa dirigió la silla eléctrica sin colisionar contra los muros, y es un sistema de navegación de alto desempeño. Así mismo, este controlador podría resolver las limitaciones del sensor.

REFERENCIAS (EN ESTE ARTÍCULO)

1. World Health Organization, “World report on disability”, The World Bank, 2011.

2. D. Ding and R. A. Cooper, “Electric- Powered Wheelchairs, A Review of Current Technology and Insight into Future Direction”, IEEE Control System Magazine, vol. 25, no. 2, pp. 22-34, 2005.

3. C. Urdiales, Collaborative Assistive Robot for Mobility Enhancement (CARMEN), Malaga: Springer , 2013.

4. R. C. Simpson, “Smart Wheelchairs: A literature review”, Journal of Rehabilitation Research & Development, vol. 42, no. 4, pp. 423-436, 2005.

5. P. Boucher, “Design and validation of an intelligent wheelchair towards a clinically-functional outcome”, Journal of Neuroengineering and Rehabilitation, vol. 10, 2013.

6. S. P. Levine, “The NavChair Assistive Wheelchair”, IEEE Transactions on Rehabilitation Engineering, vol. 7, no. 4, 1999.

7. L. Conde, G. Pires and U. Nunes, “A behavior based fuzzy control architecture for path tracking and obstacle avoidance”, in Proceedings of the 5th Portuguese Conference on Automatic Control, 2002.

8. J. J. Slotine and L. W., Applied Nonlinear Control, New Jersey: Prentice Hall, 1991.

9. L. Zadeh, "Fuzzy sets *," Information and Control, vol. 8, no. 3, p. 338-353, 1965.

10. H. A. Hagras, “A Hierarchical Type-2 fuzzy logic Control Architecture for Autonomous Mobile Robots”, IEEE Transactions on Fuzzy Systems, vol. 12, no 4, 2004.

11. S.-L. El-Teleity, “Fuzzy logic control of an autonomous mobile robot”, de Methods and Models in Automation and Robotics (MMAR), 2011 16th International Conference on, Miedzyzdroje, 2011.

12. K. D. a. S. T. G.P. Moustris, “Feedback Equivalence and Control of Mobile Robots Through a Scalable FPGA Architecture”, de Recent Advances in Mobile Robotics, InTech, 2011, pp. 401-426.

13. M. Njah and M. Jallouli, “Wheelchair Obstacle Avoidance Based on Fuzzy Controller and Ultrasonic Sensors”, in International Conference on Computer Applications Technology (ICCAT), Sousse, 2013.

14. G. Liu, “Fuzzy Controller for Obstacle Avoidance in Electric Wheelchair with Ultrasonic Sensors”, in International Symposium on Computer Science and Society, Kota Kinabalu, 2011.

15. G. Pires and U. Nunes, “A Wheelchair Steered through Voice Commands and Assisted by a Reactive Fuzzy-Logic Controller. Journal of Intelligent and Robotic Systems”, Journal of Intelligent and Robotic Systems, vol. 34, no. 3, pp. 301-314, 2002

16. H. R. Moslehi, “Design and Development of fuzzy logic Operated Smart Motorized Wheelchair”, in 24th Canadian Conference on Electrical and Computer Engineering (CCECE), Niagara Falls, Canada., 2011.

17. I. Spacapan, J. Kocijan and T. Bajd, “Simulation of fuzzy-logic-based intelligent wheelchair control system”. Journal of Intelligent & Robotic Systems, vol. 39, no. 2, pp. 227-241, 2004.

18. V. Tyagi, N. Gupta and P. Tyagi., “Smart wheelchair using fuzzy inference system”, in Global Humanitarian Technology Conference: South Asia Satellite (GHTCSAS), 2013.

19. M. Ren and K. H.A., “A fuzzy logic map matching for wheelchair navigation”, GPS solutions, vol. 16, no. 3, pp. 273-282, 2012.

20. M. Poplawski and M. Bialko., “Implementation of parallel fuzzy logic controller in FPGA circuit for guiding electric wheelchair”, in Conference on Human System Interactions, 2008.

21. P. Marek and M. Bialko, “Implementation of fuzzy logic Controller in FPGA Circuit for Guiding Electric Wheelchair”, in 11th International Conference, ICAISC 2012, Zakopane, Poland, 2012.

22. K. Parnell and R. Bryner, “Comparing and Contrasting FPGA and Microprocessor System Design and Development”, 21 July 2004. [Online]. Available: http://www.xilinx.com/.

23. J. Songmin and e. al., “Multimodal intelligent wheelchair control based on fuzzy algorithm”, in International Conference on Information and Automation (ICIA), 2012.

24. Parallax Inc., “Product documentation for the PING))) Ultrasonic Distance Sensor”, 11 9 2009. [En línea]. Available: http://www.parallax.com/sites/default/ files/downloads/28015-PING-Documentation- v1.6.pdf.