A fuzzy controller can be seen as an algorithm that, given a fuzzy set (input) and a set of linguistic rules, computes the degree of possibility of every control value. Using a valid and complete proof system for possibilistic logic, we will prove that fuzzy controllers enjoy the following property: every possibility measure that satisfies the degrees of possibility of the input and of the linguistic rules also satisfies, for every control value, the degree of possibility computed by the fuzzy controller. We will call such property the coherence between input, task description and output. A general definition of coherent function is given, and we will see that coherent functions form a class of functions that properly contains fuzzy controllers. Moreover, we will present an application of coherent functions to a task different from control, namely localization in mobile robotics.

Coherent functions in autonomous systems

Sossai C;Chemello G
2003

Abstract

A fuzzy controller can be seen as an algorithm that, given a fuzzy set (input) and a set of linguistic rules, computes the degree of possibility of every control value. Using a valid and complete proof system for possibilistic logic, we will prove that fuzzy controllers enjoy the following property: every possibility measure that satisfies the degrees of possibility of the input and of the linguistic rules also satisfies, for every control value, the degree of possibility computed by the fuzzy controller. We will call such property the coherence between input, task description and output. A general definition of coherent function is given, and we will see that coherent functions form a class of functions that properly contains fuzzy controllers. Moreover, we will present an application of coherent functions to a task different from control, namely localization in mobile robotics.
2003
Istituto di Elettronica e di Ingegneria dell'Informazione e delle Telecomunicazioni - IEIIT
INGEGNERIA BIOMEDICA
9
171
194
Sì, ma tipo non specificato
Ragionamento
Incertezza
Sistemi autonomi
Controlli fuzzy
Data fusion
Nell'ambiente formale sviluppato possono essere rappresentate tecniche e metodi diversi, provenienti da differenti discipline quali il ragionamento in condizioni di incertezza, il ragionamento classico, le tecniche di controllo e i metodi di fusione delle informazioni (data fusion). Tale ambiente teorico e' stato sperimentato su un sistema autonomo (un robot mobile) le cui diverse componenti (ragionamento di alto livello, pianificazione, ragionamento con incertezza, localizzazione e controllo) hanno trovato una formalizzazione unica. A nostra conoscenza, e' la prima volta che tale risultato viene ottenuto.
2
info:eu-repo/semantics/article
262
Sossai, C; Chemello, G
01 Contributo su Rivista::01.01 Articolo in rivista
none
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