A tracked robot has an excellent mobility on the rough terrain. Especially, a tracked robot for driving has to get structural function in the every field. In this paper, we propose a tracked robot of a small rear wheel typed. Also compared and estimated a driving analysis about the tracked robot in considered the general environment. Compared 2 models are different in size of rear wheels but front wheels are same size each other. From comparing model, the radius of front wheels is 100mm and the radius of rear wheels is 100mm. The radius of front wheels is 100mm and the radius of rear wheels is 70mm from proposed tracked robot. Depend on these radiuses of values we are known driving torque values of an actuating wheel using Recurdyn. And estimated stress of rotated track by an actuating wheel using Ansys. finally, the designed robot has size of $600mm\;{\times}\;330mm\;{\times}\;150mm$, weight is 27kg and the tracked robot is actuated by 2 geared DC motors.
IVarious driving mechanisms to adapt to uneven environment have been developed for many urban search and rescue (USAR) missions. A tracked mechanism has been widely used to maintain the stability of robot's pose and to produce large traction force on uneven terrain in this research area. However, it has a drawback of low energy efficiency due to friction force when rotating. Moreover, single tracked mechanism can be in trouble when the body gets caught with high projections, so the track doesn't contact on the ground. A transformable tracked mechanism is proposed to solve these problems. The mechanism is designed with several articulations surrounded by tracks, used to generate an attack angle when the robot comes near obstacles. The stair climbing ability of proposed robot was analyzed since stairs are one of the most difficult obstacles in USAR mission. Stair climbing process is divided into four separate static analysis phases. Design parameters are optimized according to geometric limitations from the static analysis. The proposed mechanism was produced from optimized design parameters, and demonstrated in artificially constructed uneven environment and the actual stairway.
Millions of landmines still have been buried in various countries around the world. Unfortunately, landmines make the correct detection of humanitarian organizations very difficult. For this purpose, new technologies such as improved sensors, efficient manipulators and mobile robots are needed. Our effort is to develop a small mobile robot for landmine detection. The mobile robot consists of sensor module, GPS, RF communications equipment, IR camera, motors, and controllers, etc. This paper describes the current configuration of development in landmine detecting tracked robot. Specifically we are concerned with the sensor module of the mobile robot. Our results show that graphs have measured a small metal instead of a real landmine because of the big danger of students experiments on detection with real landmines.
KIOST developed a deep-sea mining robot called "MineRo" to collect manganese nodules in 2007. MineRo operates on flat ground. SMS (seafloor massive sulfide) deposits are shaped like undulating mountains. This paper deals with a numerical analysis model of a mining robot for SMS deposits. The mining robot consists of a tracked vehicle, chassis structure with a turntable, boom arm with 2 articulations, excavation tool, discharging unit, hydro-electric system, and sensing-and-monitoring system. In order to compare and analyze the dynamic responses of the driving mechanism, various tracked vehicles are modeled using commercial software. Straight driving simulations are conducted under undulating ground conditions. A conceptual design of a mining robot with four track systems for SMS deposits is modeled on the basis of these results.
In the navigation for a mobile robot, the collision avoidance with unexpected obstacles is essential for the safe navigation and it is independent of the technique used to control the mobile robot. This paper presents a new collision avoidance algorithm using neural network for the safe navigation of the autonomous mobile robot equipped with CAN and ultrasonic sensors. A tracked wheeled mobile robot has a stability and an efficiency to move on a rough ground. And its mechanism is simple. However it has difficulties to recognize its surroundings. Because the shape of the tracked wheeled mobile robot is a square type, sensor modules are generally located on the each plane surface of 4 sides only. In this paper, the algorithm using neural network is proposed in order to avoid unexpected obstacles. The important character of the proposed algorithm is to be able to detect the distance and the angle of inclination of obstacles. Only using datum of the distance and the angle, informations about the location and shape of obstacles are obtained, and then the driving direction is changed. Consequently, this algorithm is capable of real time processing and available for a mobile robot which has few sensor modules or the limited sensing range such as a tracked wheeled mobile robot. Effectiveness of the proposed algorithm is illustrated through a computer simulation and an experiment using a real robot.
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.
In this paper, we propose a new driving mode control algorithm for a mobile robot based on obstacle detection. The robot has a variable geometry single-tracked mechanism, so it can maximize a contact length with ground for the adaptability to off-road and puesue a stable system due to the lower center of gravity. However this robot system embodied passive type according to operator. In this reason, several problems are detected. So, this research presents a new method of obstacle detection using PSD infrared sensors and translates the variable tracks on the best suited driving mode actively. And experimental results about mentioned are presented.
In this paper, we propose a new obstacle negotiation method for the rescue robot. The rescue robot has a variable geometry single-tracked mechanism, so it can maximize a contact length with ground for the adaptability to off-road and pursue a stable system due to the lower center of gravity. In this research, we add the basis of autonomous navigation, driving mode control based on obstacle detection, to the robot to realize automation of mode transformation. Obstacle detection using PSD(Position Sensitive Device) infrared sensors gives active transformation of the track shape. Finally, experimental results about mentioned are presented.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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