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      Radial Basis Function Neural Network Based PID Control for Quad-rotor Flying Robot

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      https://www.riss.kr/link?id=A103869635

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      It is difficult for flying robots with a conventional PID controller to fly stably with external disturbances such as wind. Thus, a flight control method that can change the control parameters of a conventional PID controller according to the external disturbances is described in this paper. The control parameters of the PID controller are automatically adjusted based on a radial basis function neural network (RBFNN). The experimental results show that the control method is capable of effectively dealing with external disturbances.
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      It is difficult for flying robots with a conventional PID controller to fly stably with external disturbances such as wind. Thus, a flight control method that can change the control parameters of a conventional PID controller according to the external...

      It is difficult for flying robots with a conventional PID controller to fly stably with external disturbances such as wind. Thus, a flight control method that can change the control parameters of a conventional PID controller according to the external disturbances is described in this paper. The control parameters of the PID controller are automatically adjusted based on a radial basis function neural network (RBFNN). The experimental results show that the control method is capable of effectively dealing with external disturbances.

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      목차 (Table of Contents)

      • Abstract
      • 1. INTRODUCTION
      • 2. HARDWARE OF QUAD-ROTOR FLYING ROBOT
      • 3. CONTROL OF QUAD-ROTOR FLYING ROBOT
      • 4 FLIGHT EXPERIMENT
      • Abstract
      • 1. INTRODUCTION
      • 2. HARDWARE OF QUAD-ROTOR FLYING ROBOT
      • 3. CONTROL OF QUAD-ROTOR FLYING ROBOT
      • 4 FLIGHT EXPERIMENT
      • 5 CONCLUSION
      • REFERENCES
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