본 논문에서는 초기지점과 최종지점이 주어졌을 때 2차원 평면에서 무인기의 경로 생성 및 추적 문제에 대해 제안한다. Dubins 곡선을 이용한 경로 생성 알고리즘은 계산 속도가 빨라 무인기에 실시간으로 적용 가능하다는 장점이 있다. 경로 추적 알고리즘은 가시거리 유도 알고리즘과 유사한 알고리즘으로 효율적으로 방향각을 제어하기 위해 전방주시거리 개념과 관련된 이득 값을 추가하였다. 무인기의 경우 최대 곡률이 제한된다. 정밀한 제어를 위해 쿼드로터 모델을 사용하였다. 각속도 제한을 고려한 슬라이딩 모드 제어기를 통해 최대 곡률을 벗어나지 않고 경로를 추종하는 시뮬레이션을 진행하였다. 제약조건이 없는 제어기와 제약조건이 있는 제어기를 비교하여 경로 생성 및 추적 성능을 검증하였다.
Our unicycle has simple mechanical structure. But unicycle's dynamic system is a very sensitive unstable nonlinear system. In this paper, a fuzzy inference control mechanism was established throughout an inquiry into human riding a unicycle, and we developed a direct fuzzy controller to control our unicycle robot. This proposed fuzzy controller is consisted with fuzzy logic controllers for attitude stability and wheel's velocity. Computer simulation results show that our fuzzy controller has very powerful performance to unstable nonlinear unicycle robot system.
실외 자율주행 청소 로봇을 위한 인공지능기반 자율주행 시스템을 개발하였다. 개발된 시스템은 ROS(Robot Operationg System) 기반으로 이루어졌으며, 3D 라이다와, 초음파 센서를 활용하여 주변의 장애물을 감지하고 GPS와 영상을 활용하여 로봇의 위치 인식을 하여 자율 주행을 진행하였다. 자율주행 실험결과 영상과 RTK-GPS를 사용하여 정해진 경로를 ±20cm이내의 오차를 가지고 추종하면서 청소를 진행하였다.
본 논문은 패러포일 투하 시스템을 설계하고 분석하는데 있다. 패러포일 시스템의 6-자유도(6-DOF) 모델을 새우고, 비선형 모델 예측 제어와 PID 제어 방법이 펄럭 편 요각을 제어하기 위해 각각 적용되었다. 펄럭 편 요각의 오버슈트 시간 및 세팅 시간의 결과를 비교하면서 PID제어 방법을 사용하는 것으로부터 펄럭 편 요각이 좀 더 안정화 되는 것을 확인하였다. 그런 다음 MATLAB에 의해 수행된 궤적 추종 효과의 시뮬레이션 결과에 의해 궤적 추종 제어기가 설계되었다. 패러포일 궤적의 측 방향 오차가 그것의 측 방향 편차 제어 방법에 의해 제거 될 수 있었다. 참고로 측 방향 편차는 현재 경로계획의 보간법에 의해 얻어졌다. 그리고 설계된 궤적을 사용하면서, 풍 외란을 추가하는 것으로부터 궤적 추종 시스템이 시뮬레이션 되었다. 시뮬레이션 결과는 풍외란이 PID로 제어되는 펄럭 편 요각 변화에 의해 제거됨으로써 설계된 궤적에 아주 만족하였다.
In this paper, we propose a new technique for path-following of the wheeled mobile robot systems with nonholonomic constraints using a path-observer. We discuss the path-following problems of the nonholonomic mobile robot systems which have two nonsteerable, independently driven wheels with the various initial conditions such as a position, a heading angle, and a velocity. It is shown that the performance of dynamic path-following importantly is affected by the intial conditions. Particularly, if the initial conditions become more distant from the desired path and the desired velocity become faster, the system is shown to have worse performance and small time local stable. To find the controllable and stable control for path-following with various initial configuration, we propose the path-observer which can be used for control of the stable path-following of nonholonomic mobile robot system with the various initial conditions. The proposed scheme exhibits the efficient path-following properties for nonholonomic mobile robot in any intial conditions. The simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed method for dynamic path-following tasks with the various initial conditions.
With the advent of the 4th industrial revolution, autonomous driving technology is being commercialized in various industries. However, research on autonomous driving so far has focused on platforms with wheel-type platform. Research on a tracked platform is at a relatively inadequate step. Since the tracked platform has a different driving and steering method from the wheel-type platform, the existing research cannot be applied as it is. Therefore, a path-tracking algorithm suitable for a tracked platform is required. In this paper, we studied a path-tracking algorithm for a tracked platform based on a GPS sensor. The existing Pure Pursuit algorithm was applied in consideration of the characteristics of the tracked platform. And to compensate for "Cutting Corner", which is a disadvantage of the existing Pure Pursuit algorithm, an algorithm that changes the LAD according to the curvature of the path was developed. In the existing pure pursuit algorithm that used a tracked platform to drive a path including a right-angle turn, the RMS path error in the straight section was 0.1034 m and the RMS error in the turning section was measured to be 0.2787 m. On the other hand, in the variable LAD algorithm, the RMS path error in the straight section was 0.0987 m, and the RMS path error in the turning section was measured to be 0.1396 m. In the turning section, the RMS path error was reduced by 48.8971%. The validity of the algorithm was verified by measuring the path error by tracking the path using a tracked robot platform.
This paper proposes an adaptive control algorithm for nonholonomic mobile robots with unknown parameters and the proposed control method is used in numerical simulations for applying to a practical twowheeled welding mobile robot(WMR). The proposed adaptive controller to track an arbitrary given welding path is designed by using back-stepping technique and is derived for a nonlinear model under the assumption such that the system parameters are partially known. Moreover, the proposed adaptive control system is stable in the sense of Lyapunov stability. Inertia moments of system are considered to be unknown parameters and their values can be estimated simply by using update laws proposed in an adaptive control scheme of this research. The simulation results are provided to show the effectiveness of the accurate tracking capability of the proposed controller for two-wheeled welding mobile robot with a smooth curved reference welding path.
Path tracking of unmanned vehicle is a basis of autonomous driving and navigation. For the path tracking, it is very important to find the exact position of a vehicle. GPS is used to get the position of vehicle and a direction sensor and a velocity sensor is used to compensate the position error of GPS. To detect path lines in a road image, the bird's eye view transform is employed, which makes it easy to design a lateral control algorithm simply than from the perspective view of image. Because the driving speed of vehicle should be decreased at a curved lane and crossroads, so we suggest the speed control algorithm used GPS and image data. The control algorithm is simulated and experimented from the basis of expert driver's knowledge data. In the experiments, the results show that bird's eye view transform are good for the steering control and a speed control algorithm also shows a stability in real driving.
This paper presents a method that integrates the geometric path tracking and the obstacle avoidance for nonholonomic mobile robot. The mobile robot follows the path by moving through the turning radius given from the pure pursuit method which is the one of the geometric path tracking methods. And the obstacle generates the obstacle potential, from this potential, the virtual force is obtained. Therefore, the turning radius for avoiding the obstacle is calculated by proportional to the virtual force. By integrating the turning radius for avoiding the obstacle and the turning radius for following the path, the mobile robot follows the path and avoids the obstacle simultaneously. The effectiveness of the proposed method is verified through the real experiments for path tracking only, static obstacle avoidance, dynamic obstacle avoidance.
Applications such as unmanned aerial vehicles (UAVs), autonomous underwater vehicles (AUVs) and the time varying nature of their navigation, guidance and control systems motivate an integrated approach to trajectory general ion and trajectory tracking for autonomous vehicles. In this paper, an experimental testbed was designed for studying this integrated trajectory control approach. In this paper we apply the separating approach to an autonomous nonlinear vehicle system. A new linear matrix inequality based H$_{\infty}$ control technique for periodic time-varying systems is applied to the role of trajectory tracking. Trajectory general ion is accomplished by exploit ing the differential flatness property of the vehicle system; this at lows product ion of desired feasible nominal or reference trajectories from certain ″flat'system outputs. Simulation and experimental results are presented showing stable tracking of a periodic circular trajectory.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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