Since most autonomous mobile robots are powered by a battery, it is important to increase the continuous operating time without recharging. This can be achieved by improving the energy efficiency of a mobile robot, but little research on energy efficiency has been performed. This paper proposes two methods for improving the energy efficiency of an omnidirectional mobile robot.. One method is to realize a continuously variable transmission (CVT) by adopting the mechanism of steerable omnidirectional wheels. The other is the proposed steering algorithm in which wheel arrangement of the mobile robot is continuously adjusted so as to obtain the maximum energy efficiency of the motors during navigation. In addition, new omnidirectional wheels which can be transformed to the conventional wheels depending on the driving conditions are proposed to compensate for less efficient omnidirectional drive mode. Various tests show that motion control of the OMR-SOW works satisfactorily and the proposed steering algorithm for CVT can provide higher energy efficiency than the algorithm using a fixed steering angle. In addition, it is shown that the differential drive mode can give better energy efficiency than the omnidirectional drive mode.
In this paper, the wall following navigation algorithm of the mobile robot using a mono vision system is described. The key points of the mobile robot navigation system are effective acquisition of the environmental information and fast recognition of the robot position. Also, from this information, the mobile robot should be appropriately controlled to follow a desired path. For the recognition of the relative position and orientation of the robot to the wall, the features of the corridor structure are extracted using the mono vision system, then the relative position, the offset distance and steering angle of the robot from the wall, is derived for a simple corridor geometry. For the alleviation of the computation burden of the image processing, the Kalman filter is used to reduce search region in the image space for line detection. Next, the robot is controlled by this information to follow the desired path. The wall following control scheme by the PD control scheme is composed of two control parts, the approaching control and the orientation control, and each control is performed by steering and forward-driving motion of the robot. To verify the effectiveness of the proposed algorithm, the real time navigation experiments are performed. Through the result of the experiments, the effectiveness and flexibility of the suggested algorithm are verified in comparison with a pure encoder-guided mobile robot navigation system.
In this paper, the fuzzy neural network for the obstacle avoidance, which consists of the straight-line navigation and the barrier elusion navigation, is proposed and examined. For the straight-line navigation, the fuzzy neural network gets two inputs, angle and distance between the line and the mobile robot, and produces one output, steering velocity of the mobile robot. For the barrier elusion navigation, four ultrasonic sensors measure the distance between the barrier and the mobile robot and provide the distance information to the network. Then the network outputs the steering velocity to navigate along the obstacle boundary. Training of the proposed fuzzy neural network is executed in a given environment in real-time. The weights adjusting uses the back-propagation of the gradient of error to be minimized. Computer simulations are carried out to examine the efficiency of the real time learning and the guiding ability of the proposed fuzzy neural network. It has been shown that the mobile robot that employs the proposed fuzzy neural network navigates more safely with and less trembling locus compared with the previous reported efforts.
제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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pp.20-25
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1993
The control of the motion of a mobile robot is studied. The driving and steering motor assembly is located in the front of the mobile robot. The position of the mobile robot is determined by the steering angle and driving distance. For the controller design, a time-series multivariate model of the autogressive exogenous (ARX) type is used to describe the input-output relation. The discounted least square method is used to estimate parameters of the time-series model. A self-tuning controller is so designed that the position of the center of the mobile robot track the given trajectory. Simulation result controlled by a self-tuning controller is presented to illustrate the approach.
In this study a three-axes mobile robot which has two independently controlled driving wheels and a function of simultaneously steering the driving wheels has been developed. Two-motion modes of the mobile robot, the first is a differential velocity motion of two driving wheels and the second is a equal driving and steering motion, have been analyzed and the kinematic and dymanic analyses about the each motion mode have been carried out. As a result of dynamic analysis, the torque used on a motor control and acceleration have been derived explicitly. Hence, a computation time is saved effectively and a real time control of the mobile robot considering the dynamics has become possible. Through a simulation the results considering the dynamics have been compared with that no regarding the dynamics and the possibility of real-time control has been proved.
The navigation algorithms enable autonomous mobile robots to reach given target points without collision against obstacles. To achieve safe navigations in unknown environments, this paper presents an effective navigation algorithm for the autonomous mobile robots with ultrasonic sensors. The proposed navigation algorithm consists of an obstacle-avoidance behavior, a target-reaching behavior and a fuzzy-based decision maker. In the obstacle-avoidance behavior and the target-reaching behavior, artificial immune networks are used to select a proper steering angle, make the autonomous mobile robot avoid obstacles and approach a given target point. The fuzzy-based decision maker combines the steering angles from the target-reaching behavior and the obstacle-avoidance behavior in order to steer the autonomous mobile robot appropriately. Simulational and experimental results show that the proposed navigation algorithm is very effective in unknown environments.
In this paper a pendulum-driven type spherical mobile robot is introduced. Many researchers have been studied about a spherical mobile robot. we developed a pendulum-driven type spherical mobile robot and analyzed mechanism of pendulum motion. Mechanism of pendulum motion applied to the robot. Consequently, we could verify the motion of the robot as motion of pendulum.
Prema, K.;Kumar, N. Senthil;Dash, Subhransu Sekhar
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제9권1호
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pp.352-362
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2014
In this paper, a fuzzy logic controller is designed for a DC motor which can be used for navigation control of mobile robots. These mobile robots can be used for agricultural, defense and assorted social applications. The robots used in these fields can reduce manpower, save human life and can be operated using remote control from a distant place. The developed fuzzy logic controller is used to control navigation speed and steering angle according to the desired reference position. Differential drive is used to control the steering angle and the speed of the robot. Two DC motors are connected with the rear wheels of the robot. They are controlled by a fuzzy logic controller to offer accurate steering angle and the driving speed of the robot. Its location is monitored using GPS (Global Positioning System) on a real time basis. IR sensors in the robot detect obstacles around the robot. The designed fuzzy logic controller has been implemented in a robot, which depicts that the robot could avoid obstacle as well as perform its operation efficiently with remote online control.
This paper presents the systematic isotropy analysis of a fully actuated caster wheeled omnidirectional mobile robot (COMR) with the steering link offset different from the wheel radius, which can be considered as the generalization of the previous analysis. First with the characteristic length introduced, the kinematic model of a COMR is obtained based on the orthogonal decomposition of the wheel velocities. Second, the necessary and sufficient conditions for the isotropy of a COMR are derived and examined to categorize there different groups, each of which can be dealt with in a similar way. Third, for each group, the isotropy conditions are further explored so as to identify four different sets of all possible isotropic configurations. Fourth, for each set the expressions of the isotropic characteristic length required for the isotropy of a COMR are elaborated.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제23권6호
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pp.731-737
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1999
This paper describes the path tracking control for a mobile robot which has two casters at the front and rear to keep balance and two driving wheels on the left and right sides of its body. Power wheeled steering method is adapted to control heading of the robot. It is very difficult to find appropriate feedback gains when linear regulator control scheme is adapted to path tracking con-trol of this type of robot. Therefore in this paper we propose the path tracking control algorithm using the fuzzy logic control scheme for this type of root. Simulation to prove the validity of the proposed two algorithms is performed. The results are reported as last part in this paper.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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