International Journal of Control, Automation, and Systems
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제6권3호
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pp.401-412
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2008
This paper discusses a design methodology of cooperative path planning for dynamical multi-agent systems with spatial and temporal constraints. The cooperative behavior of the multi-agent systems is specified in terms of the objective function in an optimization formulation. The path of achieving cooperative tasks is then generated by the optimization formulation constructed based on a differential flatness approach. Three scenarios of multi-agent tasking are proposed at the cooperative task planning framework. Given agent dynamics, both spatial and temporal constraints are considered in the path planning. The path planning algorithm first finds trajectory curves in a lower-dimensional space and then parameterizes the curves by a set of B-spline representations. The coefficients of the B-spline curves are further solved by a sequential quadratic programming solver to achieve the optimization objective and satisfy these constraints. Finally, several illustrative examples of cooperative path/task planning are presented.
In this paper, we present a path-smoothing algorithm for a robot arm manipulator that finds the path using a joint space-based rapidly-exploring random tree. Unlike other smoothing algorithms which require complex mathematical computation, the proposed path-smoothing algorithm is done using a Gaussian process. To find the optimal hyperparameters of the Gaussian process, we use differential evolution hybridized with opposition-based learning. The simulation result indicates that the Gaussian process whose hyperparameters were optimized by hybrid differential evolution successfully smoothed the path generated by the joint space-based rapidly-exploring random tree.
In the path traveling of differential-drive robots, the steering controller plays an important role in determining the path-following performance. When a robot with a pure-pursuit algorithm is used to continuously drive a right-angled driving path in an unstructured environment without turning in place, the robot cannot accurately follow the right-angled path and stops driving due to the ground and motor load caused by turning. In the case of pure-pursuit, only the current robot position and the steering angle to the current target path point are generated, and the steering component does not reflect the speed plan, which requires improvement for precise path following. In this study, we propose a driving algorithm for differentially driven robots that enables precise path following by planning the driving speed using the radius of curvature and fusing the planned speed with the steering angle of the existing pure-pursuit controller, similar to the Model Predict Control control that reflects speed planning. When speed planning is applied, the robot slows down before entering a right-angle path and returns to the input speed when leaving the right-angle path. The pure-pursuit controller then fuses the steering angle calculated at each path point with the accelerated and decelerated velocity to achieve more precise following of the orthogonal path.
Particle paths and flow fields in a prototype differential mobility analyzer (DMA) were numerically analyzed solving Navier-Stokes equation, electric field equation and particle motion considering viscous drag force, Coulomb force and polarization force. Analytically predicted particle diameters for the prototype DMA are in good agreement with the measured particle diameters within $\pm$1%. And the analytically predicted particle diameters are also in good agreement with numerical results for the prototype DMA.
Free-path-type guidance system does not need a hardwired path in the environment so that it gives a mobile robot a flexible path. ln this study to achieve the free-path-type guidance system for a mobile robot which is steered by the differential steering of both drive forewheels, position recognition systems are constructed using odometer system as an internal position sensor. Two odometer systems, a auxiliary wheel odometer and a 2-encoder odometer system are constructed and path following algorithms using these odometer systems are designed and experimented. PID control type is adopted in the path following algorithms.
In this paper, a buck-flyback (fly-buck) stand-alone photovoltaic (PV) system for charge balancing with a differential power processor (DPP) circuit is proposed. Conventional feed-back DPP converters draw differential feed-back power from the output of a string converter. Therefore, the power is always through the switches and diodes of the string converter. Because of the returning conduction path, there are always power losses due to the resistance of the switch and the forward voltage of the diode. Meanwhile, the proposed feed-back DPP converter draws power from the magnetically-coupled inductor in a string converter. This shortens the power path of the DPP converter, which reduces the power losses. In addition, the extra winding in the magnetically-coupled inductor works as a charge balancer for battery-stacked stand-alone PV systems. The proposed system, which uses a single magnetically-coupled inductor, can control each of the PV modules independently to track the maximum power point. Thus, it can overcome the power loss due to the power path. It can also achieve charge balancing for each of the battery modules. The proposed topology is analyzed and verified using 120W hardware experiments.
Path planning algorithms are used to allow mobile robots to avoid obstacles and find ways from a start point to a target point. The general path planning algorithm focused on constructing of collision free path. However, a high continuous path can make smooth and efficiently movements. To improve the continuity of the path, the searched waypoints are connected by the proposed polynomial interpolation. The existing polynomial interpolation methods connect two points. In this paper, point groups are created with three points. The point groups have each polynomial. Polynomials are made by matching the differential values and simple matrix calculation. Membership functions are used to distribute the weight of each polynomial at overlapped sections. As a result, the path has $G^2$ continuity. In addition, the proposed method can analyze path numerically to obtain curvature and heading angle. Moreover, it does not require complex calculation and databases to save the created path.
In this paper are presented dynamic modeling and path-tracking of differential drive wheeled-mobile robots(WMRs) having the limited drive-torques. Instantaneously coincident coordinate system, force/torque propagation and Newton's equilibrium law are used to induce the dynamic model. When drive-torques generated by inverse dynamics exceed the limitation, we make wheeled-mobile robots follow the reference path by modifying the planned reference trajectory with time-scaling method. The controller is introduced to compensate for error owing to modeling uncertainty and measurement noise. And simulation results prove that method proposed by this paper is efficient.
In this paper, a steering control system for the path tracking of autonomous vehicles is described. The steering control system consists of a path tracker and primitive driver. The path tracker generates the desired steering angle by using the look-ahead distance, vehicle heading, and a lateral offset. A method for applying an autonomous vehicle to path tracking is an advanced pure pursuit method that can reduce cutting corners, which is a weakness of the pure pursuit method. The steering controller controls the steering actuator to follow the desired steering angle. A servo motor is installed to control the steering handle, and it can transmit the steering force using a belt and pulley. We designed a steering controller that is applied to a proportional integral differential controller. However, because of a dead band, the path tracking performance and stability of autonomous vehicles are reduced. To overcome the dead band, a dead band compensator was developed. As a result of the compensator, the path tracking performance and stability are improved.
Continuous-path motion control such as resolved motion rate control requires online solving of the inverse differential kinematics for a robot. However, the solution space of the inverse differential kinematics related to Jacobian J is not well-established. In this paper, the solution space of inverse differential kinematics is analyzed through categorization of mapping conditions between joint velocities and end-effector velocity of a robot. If end-effector velocity is within the column space of J, the solution or the minimum norm solution is obtained. If it is not within the column space of J, an approximate solution by least-squares is obtained. Moreover, this paper introduces an improved mapping diagram showing orthogonality and mapping clearly between subspaces, and concrete examples numerically showing the concept of several subspaces. Finally, a solver and graphics user interface (GUI) for inverse differential kinematics are developed using MATLAB, and the solution of inverse differential kinematics using the GUI is demonstrated for a vertically articulated robot.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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