Control neuronal de un sistema de equilibrio (péndulo invertido) en dispositivos lógicos programables

Abstract

Este trabajo presenta la implementación de una Red Neuronal FeedFoward para el control de equilibrio de un sistema sobre dos ruedas (péndulo invertido), en una tarjeta de desarrollo Nexys 2 de Digilent, que contiene una FPGA (Field Programmable Gate Array) XC3S500E. La herramienta utilizada para la creación, entrenamiento y simulación de la red neuronal fue la NNTool de Matlab. El algoritmo neuronal fue traducido a un modelo realizable en hardware, mediante diagramas de bloques, desarrollados con las herramientas Simulink y Xilinx System Generator (XSG). La validación de la red neuronal se realiza en un prototipo de equilibrio sobre dos ruedas. Este sistema tiene una unidad de medida inercial (IMU 6dof- MPU 6050), que incluyen un acelerómetro y un giroscopio de tres ejes cada uno, y 2 motorreductores con encoder magnético, utilizados como actuadores.This paper presents the implementation of a neural network for controlling FeedFoward balance on two wheels system (inverted pendulum) in a Card Nexys 2 Digilent development containing a FPGA (Field Programmable Gate Array) XC3S500E. NNTool tool of Matlab was used for the creation, training and simulation of neural network. The neural algorithm is translated into a workable model in hardware, using block diagrams, using tools Simulink and Xilinx System Generator (XSG). The neural network validation is performed on a prototype of balance on two wheels, this system has an inertial measurement unit (IMU 6DOF-MPU 6050), which includes an accelerometer and three-axis gyroscope each and 2 geared motors with magnetic encoder , used as actuators.