Fuzzy_Arduino

7/23/2019 Fuzzy_Arduino

http://slidepdf.com/reader/full/fuzzyarduino 1/43

Controlador de LógicaNebulosa para implementação

em robôs inteligentes

utilizando ArduinoMário Alberto Cecchi Raduan

[UFRJ/PIBIC - Ago. 2011 a Jul. 2012]Orientador: Adriano Joaquim de Oliveira Cruz, PhD

1quinta-feira, 1 de novembro de 12



Controlador de Lógica Nebulosa paraimplementação em robôs inteligentes

utilizando Arduino

• Motivação

• Objetivo

• FIS - Fuzzy Inference System

• Do MATLAB para C

• Integração com Arduino• Dificuldades

• Resultados




Motivação




Lógica Nebulosa




Lógica Nebulosa

• Permite criarmos controladores baseadosnas observações humanas




Lógica Nebulosa

• Permite criarmos controladores baseadosnas observações humanas

• “As implementações da lógica difusa permitem que estadosindeterminados possam ser tratados por dispositivos decontrole. Desse modo, é possível avaliar conceitos não-quantificáveis. Casos práticos: avaliar a temperatura (quente,morno, médio...), o sentimento de felicidade(radiante, feliz,apático, triste...), a veracidade de um argumento(corretíssimo, correto, contra-argumentativo, incoerente,falso, totalmente errôneo etc.)”


http://pt.wikipedia.org/wiki/Controle





Exemplo de uma variável nebulosarepresentando a temperatura de um

ambiente




Funcionamento de um sistema nebuloso




Arduino




Arduino

• Programação em alto nívelpara controlar um robô




Arduino


• Baixo custo (US$ 30)




Arduino



• Programas ficam salvos namemória Flash do Arduino




Arduino



• Programas ficam salvos namemória Flash do Arduino

• Enorme compatibilidadecom sensores, módulos emotores




Lógica Nebulosa + Arduino





• Robô real simples, autônomo, capaz dedesviar de obstáculos (Mariam)





• Robô real simples, autônomo, capaz dedesviar de obstáculos (Mariam)

• Problema: como embarcar um sistemanebuloso em uma plataforma autônoma,

como o Arduino?




Um dos robôs utilizados no LabIC




Objetivo




Objetivo

• Criar uma biblioteca capaz de levar umsistema nebuloso para de ummicrocontrolador, programável em C/C++




Objetivo

• Criar uma biblioteca capaz de levar umsistema nebuloso para de ummicrocontrolador, programável em C/C++

•Biblioteca LabicFuzzyC!




FIS - Fuzzy InferenceSystem




Fuzzy Toolbox (MATLAB)15quinta-feira, 1 de novembro de 12



Fuzzy Toolbox (MATLAB)16quinta-feira, 1 de novembro de 12



O arquivo .FIS[System]

Name='caminhao'Type='mamdani'

Version=2.0NumInputs=2

NumOutputs=1NumRules=35

AndMethod='min'OrMethod='max'ImpMethod='min'AggMethod='max'

DefuzzMethod='centroid'

[Input1]Name='Posicao_c'

Range=[0 100]

NumMFs=5MF1='LE':'trapmf',[0 0 10 35]MF2='LC':'trimf',[30 40 50]MF3='CE':'trimf',[45 50 55]MF4='RC':'trimf',[50 60 70]

MF5='RI':'trapmf',[65 90 100 100]

[Input2]Name='Angulo_c'

Range=[-105 285]NumMFs=7

MF1='RB':'trimf',[-105 -45 15]MF2='RU':'trimf',[-15 30 60]MF3='RV':'trimf',[45 67 90]MF4='VE':'trimf',[75 90 105]MF5='LV':'trimf',[90 112 135]

MF6='LU':'trimf',[120 150 195]MF7='LB':'trimf',[165 225 285]

[Output1]Name='Angulo_v'Range=[-30 30]

NumMFs=7MF1='NB':'trimf',[-30 -30 -15]MF2='NM':'trimf',[-25 -15 -5]

MF3='NS':'trimf',[-10 -5 0]MF4='ZE':'trimf',[-5 0 5]MF5='PS':'trimf',[0 5 10]

MF6='PM':'trimf',[5 15 25]MF7='PB':'trimf',[15 30 30]

[Rules]1 1, 5 (1) : 11 2, 4 (1) : 1




Do MATLAB para C




FIS Parser19quinta-feira, 1 de novembro de 12



Integração com oArduino




IDE do Arduino




Dificuldades




Dificuldades

• Várias configurações de sistemas nebulosos




Dificuldades


•Hardware limitado do Arduino




Dificuldades


•Hardware limitado do Arduino• Arduino Uno: 2 KB SRAM




Dificuldades



• Arduino Mega: 8 KB SRAM




Dificuldades



• Arduino Mega: 8 KB SRAM

• Repensar tipos das variáveis paraeconomizar uso da RAM




Resultados




Resultados

• Resultados com baixíssima margem de erroquando comparados aos do MATLAB

• Primeira versão da biblioteca feita em C sobmedida para um sistema específico

• Segunda versão totalmente reescrita em C++

para funcionar com qualquer sistema• Última versão compilada ocupa pouco mais

de 5 KB no Arduino




Resultados

Sistema Tipo Amostras Desviopadrão

Margemde erro

caminhao(15 regras) Anfis 390 0,00003 0,00006%

* Desvio padrão e margem de erro calculados em relação aos resultados obtidos pela função evalfis() do MATLAB.** Margem de erro = (desvio padrão)/(intervalo da variável)




Resultados


Margemde erro

caminhao(15 regras) Anfis 390 0,00003 0,00006%

caminhao(35 regras)

Mamdani 390 0,723 1,2%





Resultados


Margemde erro

caminhao(15 regras) Anfis 390 0,00003 0,00006%caminhao

(35 regras)Mamdani 390 0,723 1,2%

robo(35 regras) Mamdani 1.170 0,928 1,5%





Resultados


Margemde erro

caminhao(15 regras) Anfis 390 0,00003 0,00006%caminhao

(35 regras)Mamdani 390 0,723 1,2%

robo(35 regras) Mamdani 1.170 0,928 1,5%manual

(200 regras)Mamdani 8.748 0,540 0,9%





Resultados

• Open-source e em breve no site do LabIC!




Referências

• John Yen, Reza Langari, Fuzzy Logic: Intelligence, Control andInformation, Prentice Hall, 1999, ISBN 0-13525817-0

• H. T. Nguyen, E. A. Walker, A First Course in Fuzzy Logic, Chapman &

Hall/CRC, 2000

• Thimoty Ross, Fuzzy Logic with Engineering Applications, J. Wiley,3rd Edition, 2010

• MOTA, T.C., Análise e Proposta de Controladores paraNavegação Autônoma de um Robô Inteligente. 2010. 131p.

Dissertação (Mestrado em Informática) — Programa de Pós-Graduação emInformática, UFRJ, Rio de Janeiro, RJ, Brasil

• Site oficial do Arduino - http://arduino.cc


http://arduino.cc/

http://arduino.cc/



Obrigado!

http://www.labic.nce.ufrj.br/



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