Optimisation d’un contrôleur flou par les algorithmes génétiques : suivi d’une trajectoire par un robot mobile

Abstract

Dans ce traval, nous présentons une réalisation d’un contrôleur flou optimisé par les Algorithmes Génétiques. Pour le contrôleur flou, les fonctions d’appartenance, règles floues et défuzzification sont bien défini ; on s’intéresse pour l’optimisation sur la base des règles floues. Nous définissons aussi les opérations génétiques de sélection, croisement et de mutation utilisées dans l’Algorithme Génétique. On applique cette technique de commande au robot mobile tricycle. Le contrôleur flou ajuste les paramètres d’un Algorithme Génétique utilisé pour estimer la position angulaire d’un robot mobile tricycle pour suivi la trajectoire définie. Les entées du contrôleur flou sont la distance entre le robot et l’objectif et l’angle d’orientation de ce dernier, la sortie est la variation de l’angle d’orientation.