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A New Fuzzy Logic Based Adaptive Motion Cueing Algorithm Using Parallel Simulation-Based Motion Platform

Chalak Qazani, Mohammad Reza und Asadi, Houshyar und Bellmann, Tobias und Perdrammehr, Siamak und Mohamed, Shady und Nahavandi, Saeid (2020) A New Fuzzy Logic Based Adaptive Motion Cueing Algorithm Using Parallel Simulation-Based Motion Platform. In: 2020 IEEE International Conference on Fuzzy Systems, FUZZ 2020. 2020 IEEE International Conference on Fuzzy Systems (FUZZ-IEEE), 2020-07-19 - 2020-07-24, Glasgow, United Kingdom. doi: 10.1109/FUZZ48607.2020.9177599. ISBN 978-1-7281-6932-3. ISSN 1558-4739.

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2MB

Offizielle URL: https://ieeexplore.ieee.org/servlet/opac?punumber=9171991

Kurzfassung

Parallel manipulators are recently used in most motion simulation laboratories as they can easily generate six degrees of freedom motion. Recently, fuzzy logic-based adaptive motion cueing algorithms (MCAs) have been employed to reproduce the motion signals. The usage of fuzzy logic-based adaptive MCA reduces the movement sensation error between the real vehicle and the simulation-based motion platform (SBMP) user considering the end-effector limitations in Cartesian space.. In this paper, a new fuzzy logic-based adaptive MCA is introduced to generate motion signals based on the joints' limitations and the movement sensation error between the real vehicle and the SBMP user. Considering the parallel SBMP, joint limits enhance the ability of the introduced adaptive motion cueing algorithm to generate more accurate movement feelings with high fidelity. The simulation results prove that the proposed adaptive motion cueing algorithm can effectively use the large workspace of the parallel SBMP whilst reducing the motion sensation error.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/138338/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:A New Fuzzy Logic Based Adaptive Motion Cueing Algorithm Using Parallel Simulation-Based Motion Platform
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Chalak Qazani, Mohammad RezaInstitute for Intelligent Systems Research and Innovation Deakin Universityhttps://orcid.org/0000-0003-1839-029XNICHT SPEZIFIZIERT
Asadi, HoushyarInstitute for Intelligent Systems Research and Innovation Deakin Universityhttps://orcid.org/0000-0002-3620-8693NICHT SPEZIFIZIERT
Bellmann, TobiasTobias.Bellmann (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-5897-6191NICHT SPEZIFIZIERT
Perdrammehr, SiamakInstitute for Intelligent Systems Research and Innovation Deakin UniversityNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Mohamed, ShadyInstitute for Intelligent Systems Research and Innovation Deakin UniversityNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Nahavandi, SaeidInstitute for Intelligent Systems Research and Innovation Deakin Universityhttps://orcid.org/0000-0002-0360-5270NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:August 2020
Erschienen in:2020 IEEE International Conference on Fuzzy Systems, FUZZ 2020
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Nein
DOI:10.1109/FUZZ48607.2020.9177599
ISSN:1558-4739
ISBN:978-1-7281-6932-3
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Acceleration, Fuzzy logic, Kinematics, Solid modeling, Adaptation models, Vehicles, Intelligent systems
Veranstaltungstitel:2020 IEEE International Conference on Fuzzy Systems (FUZZ-IEEE)
Veranstaltungsort:Glasgow, United Kingdom
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:19 Juli 2020
Veranstaltungsende:24 Juli 2020
Veranstalter :IEEE
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HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Technik für Raumfahrtsysteme
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R SY - Technik für Raumfahrtsysteme
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Terrestrische Assistenz-Robotik (alt)
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Systemdynamik und Regelungstechnik > Raumfahrt-Systemdynamik
Hinterlegt von: Bellmann, Tobias
Hinterlegt am:03 Dez 2020 10:00
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:40

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