Neuronal control of a balanced system (inverted pendulum) in a logical programmable device

Johnny Omar Medina Durán | Bio
Universidad Francisco de Paula Santander
Norbey Chinchilla Herrera | Bio
Universidad Francisco de Paula Santander
Ruby Daniela Vargas Quintero | Bio
Universidad Francisco de Paula Santander
Yesenia Restrepo Chaustre | Bio
Universidad Francisco de Paula Santander
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Abstract

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. 

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How to Cite
[1]
J. O. Medina Durán, N. Chinchilla Herrera, R. D. Vargas Quintero, and Y. Restrepo Chaustre, “Neuronal control of a balanced system (inverted pendulum) in a logical programmable device”, Investigación e Innovación en Ingenierías, vol. 4, no. 2, pp. 40–51, May 2017.

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