Buscar en
Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial RIAI
Toda la web
Inicio Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial RIAI Heurísticas para el Ajuste de Algoritmos de Control de Plataformas Robóticas d...
Información de la revista
Vol. 14. Núm. 2.
Páginas 193-204 (Abril - Junio 2017)
Compartir
Compartir
Descargar PDF
Más opciones de artículo
Visitas
1032
Vol. 14. Núm. 2.
Páginas 193-204 (Abril - Junio 2017)
DOI: 10.1016/j.riai.2016.09.011
Open Access
Heurísticas para el Ajuste de Algoritmos de Control de Plataformas Robóticas de Movimiento en Simuladores
Heuristics for solving the parameter tuning problem in motion cueing algorithms
Visitas
...
Sergio Casas1, Cristina Portalés
Autor para correspondencia
cristina.portales@uv.es

Autor para correspondencia.
, José V. Riera, Marcos Fernández
Instituto de Robótica y Tecnologías de la Información y la Comunicación, Universitat de València, C/ Catedrático José Beltrán 2, 46980, Paterna, Valencia, España
Información del artículo
Resumen
Texto completo
Bibliografía
Descargar PDF
Estadísticas
Resumen

Diversos tipos de plataformas robóticas son empleadas habitualmente para la generación de claves gravito-inerciales en simuladores. Además del control de los actuadores, dichas plataformas deben ejecutar complejos algoritmos de control conocidos como algoritmos de washout, que deben ser ajustados para que el movimiento generado sea similar al simulado. El ajuste de dichos algoritmos es complejo por el elevado número de parámetros que poseen. Además, dicho ajuste se ha venido realizando tradicionalmente de modo manual mediante evaluaciones subjetivas. En este trabajo, los autores proponen un método automático de ajuste basado en optimización heurística, métricas objetivas, y simulación de la plataforma robótica para conseguir realizar el ajuste de manera más rápida. Se valida la corrección de las soluciones, y se comparan diversas técnicas de optimización, para concluir que la técnica más apropiada es la de los algoritmos genéticos.

Palabras clave:
Plataformas de movimiento
heurísticas
simuladores
algoritmos de control
ajuste de parámetros
robótica
optimización
Abstract

Motion cueing algorithms are commonly used in vehicle simulators to control robotic motion platforms. These algorithms usually have a significant number of parameters that need to be tuned. This process has been traditionally performed in a pilot-in-the-loop subjective manner. The authors propose a simulation-based objective and automatic method using heuristic optimization. Several schemes are proposed, assessed and compared in this paper, showing that a genetic algorithm is the one that suits best this problem.

Keywords:
Motion platforms
heuristics
simulation
motion cueing algorithms
tuning
robotics
optimization
Referencias
[Alba et al., 2009]
E. Alba, C. Blum, P. Asasi, C. Leon, J.A. Gomez.
Optimization techniques for solving complex problems.
Wiley, (2009),
[Bertsimas and Tsitsiklis, 1993]
D. Bertsimas, J. Tsitsiklis.
Simulated Annealing.
Statistical Science, 9 (1993), pp. 10-15
[Casas et al., 2014]
S. Casas, J.M. Alcaraz, R. Olanda, I. Coma, M. Fernández.
Towards an extensible simulator of real motion platforms.
Simulation Modelling Practice and Theory, 45 (2014), pp. 50-61
[Casas et al., 2015]
S. Casas, I. Coma, J.V. Riera, M. Fernández.
Motion-Cuing Algorithms: Characterization of Users’ Perception.
Human Factors: The Journal of the Human Factors and Ergonomics Society, 57 (2015), pp. 144-162
[Casas et al., 2012a]
S. Casas, R. Olanda, M. Fernandez, J.V. Riera.
A faster than real-time simulator of motion platforms.
CMMSE, (2012),
[Casas et al., 2012b]
S. Casas, S. Rueda, J.V. Riera, M. Fernández.
On the Real-time Physics Simulation of a Speed-boat Motion.
GRAPP/IVAPP, (2012),
[Colombet et al., 2008]
F. Colombet, M. Dagdelen, G. Reymond, C. Pere, F. Merienne, A. Kemeny.
Motion Cueing: what's the impact on the driver's behaviour? Driving Simulator Conference.
Monte-Carlo, (2008),
[Cossalter et al., 2011]
V. Cossalter, R. Lot, M. Massaro, R. Sartori.
Development and Validation of an Advanced Motorcycle Riding Simulator.
Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part D: Journal of Automobile Engineering, 225 (2011), pp. 705-720
[Díaz et al., 1996]
A. Díaz, F. Glover, H.M. Ghaziri, J.L. González, M. Laguna, P. Moscato, F.T. Tseng.
Optimización Heurística y Redes Neuronales.
Paraninfo, (1996),
[Edelkamp and Schroedl, 2011]
S. Edelkamp, S. Schroedl.
Heuristic Search: Theory and Applications.
Morgan Kaufman - Elsevier, (2011),
[Ferri et al., 1998]
F.J. Ferri, J.V. Albert, G. Martín.
Introducció a l’Anàlisi i Disseny d’Algorismes.
Publicacions de la Universitat de València, (1998),
[Garrett and Best, 2010]
Garrett, N. J. I., Best, M. C., 2010. Driving simulator motion cueing algorithms – a survey of the state of the art. Proceedings of the 10th International Symposium on Advanced Vehicle Control (AVEC), Loughborough, UK.
[Go et al., 2003]
Go, T. H., Bürki-Cohen, J., Chung, W. H., Schroeder, J. A., Saillant, G., Jacobs, S., Longridge, T., 2003. The Effects of Enhanced Hexapod Motion on Airline Pilot Recurring Training and Evaluation AIAA Modeling and Simulation Technologies Conference and Exhibit, Austin, TX, USA.
[Grant, 1996]
P.R. Grant.
The Development of a Tuning Paradigm for Flight Simulator Motion Drive Algorithms.
PhD, University of Toronto, (1996),
[Grant and Reid, 1997]
P.R. Grant, L.D. Reid.
Motion Washout Filter Tuning: Rules and Requirements.
Journal of Aircraft, 34 (1997), pp. 145-151
[Gutridge, 2004]
Gutridge, J., 2004. Three Degree-of-Freedom Simulator Motion Cueing Using Classical Washout Filters and Acceleration Feedback. Master Thesis, Virginia Polytechnic Institute & State University.
[Hammersley and Handscomb, 1964]
Hammersley, J. M., Handscomb, D. C., 1964. Monte Carlo Methods. London, UK & New York, NY, USA.
[Holland, 1992]
J.H. Holland.
Genetic Algorithms.
Scientific American, 267 (1992), pp. 66-72
[Kelley, 1995]
D. Kelley.
Automata and Formal Languages: An Introduction.
Prentice Hall, (1995),
[Korobeynikov and Turlapov, 2005]
Korobeynikov, A. V., Turlapov, V. E., 2005. Modeling and Evaluating of the Stewart Platform. International Conference Graphicon.
[MacNeilage et al., 2007]
P.R. MacNeilage, M.S. Banks, D.R. Berger, H.H. Bulthoff.
A Bayesian model of the disambiguation of gravitoinertial force by visual cues.
Experimental Brain Research, 179 (2007), pp. 263-290
[Merlet, 2006]
J.P. Merlet.
Parallel robots.
Springer, (2006),
[Nahon and Reid, 1990]
M.A. Nahon, L.D. Reid.
Simulator motion-drive algorithms - A designer's perspective.
Journal of Guidance, Control, and Dynamics, 13 (1990), pp. 356-362
[Reid and Nahon, 1985]
L.D. Reid, M.A. Nahon.
Flight Simulation Motion-Base Drive Algorithms: Part 1 - Developing and Testing the Equations.
University of Toronto, UTIAS, (1985), pp. 296
[Reid and Nahon, 1986a]
L.D. Reid, M.A. Nahon.
Flight Simulation Motion-Base Drive Algorithms: Part 2- Selecting the System Parameters.
University of Toronto, UTIAS, (1986), pp. 307
[Reid and Nahon, 1986b]
L.D. Reid, M.A. Nahon.
Flight Simulation Motion-Base Drive Algorithms: Part 3 - Pilot Evaluations.
University of Toronto, UTIAS, (1986),
[Reymond and Kemeny, 2000]
G. Reymond, A. Kemeny.
Motion Cueing in the Renault Driving Simulator.
Vehicle System Dynamics: International Journal of Vehicle Mechanics and Mobility, 34 (2000), pp. 249-259
[Schmidt and Conrad, 1969]
S.F. Schmidt, B. Conrad.
The Calculation of Motion Drive Signals for Piloted Flight Simulators.
NASA, (1969),
69-17
[Sinacori, 1977]
J.B. Sinacori.
The Determination of Some Requirements for a Helicopter Flight Research Simulation Facility.
Moffet Field, (1977), pp. 7805
[Slob, 2008]
J.J. Slob.
State-of-the-Art Driving Simulators, a Literature Survey.
Eindhoven University of Technology, (2008),
[Stewart, 1965]
Stewart, D., 1965. A Platform with six degrees of freedom.
[Stahl et al., 2014]
Stahl, K., Abdulsamad, G., Leimbach, K., Vershinin, Y. A., 2014. State of the Art and Simulation of Motion Cueing Algorithms for a Six Degree of Freedom Driving Simulator. Paper presented at the 17th International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC).

artec.uv.es

Opciones de artículo
Herramientas
es en pt
Política de cookies Cookies policy Política de cookies
Utilizamos cookies propias y de terceros para mejorar nuestros servicios y mostrarle publicidad relacionada con sus preferencias mediante el análisis de sus hábitos de navegación. Si continua navegando, consideramos que acepta su uso. Puede cambiar la configuración u obtener más información aquí. To improve our services and products, we use "cookies" (own or third parties authorized) to show advertising related to client preferences through the analyses of navigation customer behavior. Continuing navigation will be considered as acceptance of this use. You can change the settings or obtain more information by clicking here. Utilizamos cookies próprios e de terceiros para melhorar nossos serviços e mostrar publicidade relacionada às suas preferências, analisando seus hábitos de navegação. Se continuar a navegar, consideramos que aceita o seu uso. Você pode alterar a configuração ou obter mais informações aqui.