Hardware Implementation of a Neural Network Controller on FPGA for a Humanoid Robot Arm

Hardware Implementation of a Neural Network Controller on FPGA for a Humanoid Robot Arm

 

 

Abstract – This paper presents the design and the implementation of the neural network controller for a humanoid robot arm, the ROBOKER whose purpose is to work on behalf of of human workers. The radial basis function network is implemented on a field programmable gate array(FPGA). The design of the floating point processor allows us to design the back-propagation learning algorithm for the neural controller.  To test the functionality of the designed neural network control hardware, experiments of controlling a humanoid robot arm are conducted. Performances of the neural controller are compared with those of the PD controller.

 

초록: 이 논문은 인간 노동자의 행동을 모방할 목적을 가지는 'ROBOKER' 휴머노이드의 로봇 팔을 위한 신경회로망 제어기의 설계 및 구현에 관한 것이다. Radial Basis Function 회로망을 FPGA에 구현하였다. 신경회로망 제어기를 구현하기 위한 역전파 알고리즘의 설계는 이전에 설계된 부동소수점 프로세서를 사용하였다. 설계된 신경회로망 제어기의 하드웨어 성능을 테스트하기위해, 휴머노이드 로봇 팔의 제어 실험을 수행하였다. 구현된 신경회로망 제어기는 PD 제어기와의 제어 실험을 통해 그 성능을 비교, 검증하였다.

 

IEEE/ASME 국제 응용 지능 메카트로닉스 학회

(IEEE/ASME International Conference on Advanced Intelligent Mechatronics),

2008년 7월, 중국

aim2008-hardware_implementation_of_neural_network_controlle.pdf