This paper presents the novel design, implementation and control of a single-wheel mobile robot that can balance by using air power from ducted fans. All of the motions of the single-wheel mobile robot are actuated by air power instead of motor torques. Using air power allows to reduce the total weight of the robot. The complementary sensor fusion algorithm is introduced to estimate the angle correctly. After several design and development, the robot is tested for balancing in the roll direction and yawing motion. In addition, the balancing control of the robot on a single rope is tested to evaluate the control performance.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제6권1호
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pp.86-100
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2008
Most of the previously employed dynamic modeling approaches, including Natural Orthogonal Complement Algorithm, have limitations on their application to the mobile robot, specifically at singular configurations. Also, in their dynamic modeling of mobile robots, wheel dynamics is usually ignored assuming that its dynamic effect is negligibly small. As a remedy for this, a singularity-free operational space dynamic modeling approach based on Lagrange's form of the D' Alembert principle is proposed, and the singularity-free characteristic of the proposed dynamic modeling is discussed in the process of analytical derivation of the proposed dynamic model. Then an accurate dynamic model taking into account the wheel dynamics of the omni-directional mobile robot is derived, and through simulation it is manifested that the effect of the wheel dynamics on the whole dynamic model of the mobile robot may not be negligible, but rather in some cases it is significantly large, possibly affecting the operational performances of dynamic model-based control algorithms. Lastly, the importance of its accurate dynamic model is further illustrated through impulse analysis and its simulation for the mobile robot.
Reducing odometer errors caused by kinematic imperfections in wheeled mobile robots is imestigated. Wheel diameters and wheelbase are corrected by using encoders without landmarks. A new velocity trajectory is proposed that compensates for an orientation error due to acceleration- resolution constraints on motor controllers. Based on this velocity trajectory, the wheel velocity of one out of two driven wheels may be changed by the traveled distance of the mobile robot. It is shown that a wheeled mobile robot can't move along a straight line exactly, even if kinematic correction are achieved perfectly, and this phenomenon is attributable to acceleration-resolution constraints on motor controllers. We experiment on a wheeled mobile robot with 2 d.o.f. are used in the experiment to verify the proposed scheme.
Generally, The position of mobile robot moving on the plane is measured by the method of dead reckoning, using the encoder system coupled on a wheel axis. But it is noted that the encoder system cannot check the slip of a wheel, often occurring in tracking of the mobile robot. In this study, using velocity angular velocity sensor with a tuning fork vibration system, the system is developed which can measure the directional angle of positional variables on the mobile robot. By measuring the variations of tracking direction mobile robot equipped with this system, following result is found; In spite of the slip at a wheel when measuring the tracking directional angle, the error occurs in the range of .+-. 1 (degree).
In this paper, it used a soccer robot which needs the important Held of robot technology as the wheel type mobile robot. With the soccer robot, as for the especially important one, "strategy" "the orbit control of the robot", and "the efficiency of the robot" is given. Therefore, it paid attention to " the orbit control of the robot " and it controlled an orbit of the soccer robot using the PID control. the soccer robot using the PID control.
This paper proposes a method of estimating the pose of a mobile robot by using a learning model. When estimating the pose of a mobile robot, wheel encoder and inertial measurement unit (IMU) data are generally utilized. However, depending on the condition of the ground surface, slip occurs due to interaction between the wheel and the floor. In this case, it is hard to predict pose accurately by using only encoder and IMU. Thus, in order to reduce pose error even in such conditions, this paper introduces a pose estimation method based on a learning model using data of the wheel encoder and IMU. As the learning model, long short-term memory (LSTM) network is adopted. The inputs to LSTM are velocity and acceleration data from the wheel encoder and IMU. Outputs from network are corrected linear and angular velocity. Estimated pose is calculated through numerically integrating output velocities. Dataset used as ground truth of learning model is collected in various ground conditions. Experimental results demonstrate that proposed learning model has higher accuracy of pose estimation than extended Kalman filter (EKF) and other learning models using the same data under various ground conditions.
For navigation of a mobile robot, it is one of the essential tasks to find out its current position. Dead reckonining is the most frequently used method to estimate its position. Hpwever conventional dead reckoner is prone to give us false information on the robot position especially when the wheels are slipping. This paper proposes an improved dead reckoning scheme using neural networks. The network detects the instance of wheel slopping and estimates the linear velocity of the wheel; thus it calculates current position and heading angle of a mobile robot. The structure and variables of the nerual network are chosen in consideration of slip motion characteristics. A series of experiments are performed to train the networks and to investigate the performance of the improved dead reckoning system.
This paper presents a new approach to control of stable motion of single wheel driving robot system of a pitch that is controlled by an in-wheel motor and a roll that is controlled by a reaction wheel. This robot doesn'thave any actuator for a yaw axis control, which makes the derivation of the dynamics relatively simple. The Lagrange equations was applied to derive the dynamic equations of the one wheel driving robot to implement the dynamic speed control of the mobile robot. To achieve the real time speed control of the unicycle robot, the sliding mode control and optical regulator are utilized to prove the reliability while maintaining the desired speed tracking performance. In the roll controller, the sigmoid-function based robust controller has been adopted to reduce the vibration by the situation function. The optimal controller has been implemented for the pitch control to drive the unicycle robot to follow the desired velocity trajectory in real time using the state variables of pitch angle, angular velocity, angle and angular velocity of the driving wheel. The control performance of the control systems from a single dynamic model has been illustrated by the real experiments.
In this paper, the kinematic model and motion control of a joint-actuated mobile robot are analyzed. To take an efficient approach to the wheeled mobile robots, the relationship between wheel rotation and the contact point of the wheel is considered. It is shown that each addition of a joint to a mobile robot increases the degree of freedom(DOF) of mobile robot, and the way of joint attachment to a mobile robot is proposed. To get a solution of inverse kinematics of mobile robot, two types of approaches are proposed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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