This paper proposed a model algorithm control (MAC) method for trajectory tracking control of the differentially steeredwheeled mobile robots (WMRs) subject to nonholonomic constraint. The dynamic model of the wheeled mobile robot is presented and used as the model to be controlled. The performance of the proposed control algorithm is verified via computer simulations in which the WMR is controlled to track several different reference paths. It is shown that the control strategy is feasible.
The estimation of the position and the orientation for the mobile robot constitutes an important problem in mobile robot navigation. Although the odometry can be used to describe the motions of the mobile robots, there inherently exist the gaps between the real robots and the mathematical model, which may be caused by a number of error sources contaminating the encoder outputs. Hence, applying the standard extended Kalman filter for the nominal model is not supposed to give the satisfactory performance. As a solution to this problem, a new robust extended Kalman filter is proposed based on the Krein space approach. We consider the uncertain discrete time nonlinear model of the mobile robot that contains the uncertainties represented as sum quadratic constraints. The proposed robust filter has the merit of being constructed by the same recursive structure as the standard extended Kalman filter and can, therefore, be easily designed to effectively account for the uncertainties. The simulations will be given to verify the robustness against the parameter variation as veil as the reliable performance of the proposed robust filter.
This paper presents a new method driving multiple robots to their goal position without collision. To consider the movement of the robots in a work area, we adopt the concept of avoidability measure. To implement the concept in collision avoidance of multiple robots, relative distance between the robots is proposed. The relative distance is a virtual distance between robots indicating the threat of collision between the robots. Based on the relative distance, the method calculates repulsive force against a robot from the other robots. Also, attractive force toward the goal position is calculated in terms of the relative distance. The proposed method is simulated for several cases. The results show that the proposed method steers robots to open space anticipating the approach of other robots. The proposed method works as a local collision-free motion coordination method in conjunction with higher level of task planning and path planning method for multiple robots to do a collaborative job.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제5권3호
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pp.246-252
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2005
Intelligent Space is a space where many sensors and intelligent devices are distributed. Mobile robots exist in this space as physical agents, which provide human with services. To realize this, human and mobile robots have to approach each other as much as possible. Moreover, it is necessary for them to perform interactions naturally. It is desirable for a mobile robot to carry out human affinitive movement. In this research, a mobile robot is controlled by the Intelligent Space through its resources. The mobile robot is controlled to follow walking human as stably and precisely as possible. In order to follow a human, control law is derived from the assumption that a human and a mobile robot are connected with a virtual spring model. Input velocity to a mobile robot is generated on the basis of the elastic force from the virtual spring in this model. And its performance is verified by the computer simulation and the experiment.
This paper represents the mobile robot control system remote controlled by PDA(personal digital assistance). So far, owing to the development of internet technologies, lots of remote control methods through internet have been proposed. To control a mobile robot through internet and guide it under unknown environment, We propose a control method activated by PDA. In a proposed system, PDA acts as a user interface to communicate with notebook as a controller of the mobile robot system using TCP/IP protocol, and the notebook controls the mobile robot system. The information about the direction and velocity of the mobile robot feedbacks to the PDA and the PDA send new control method produced from the fuzzy inference engine.
A new collision avoidance algorithm is presented for two mobile robots in narrow corridor environments. When two robots meet each other in a narrow corridor, one should yield the way to the other robot. To solve the problem arising in this situation, they exchange their path to get information about crossing-points to check avoidance conditions, which are necessary for choosing the robot to yield. The conditions are summarized as follows. 1) If one robot blocks the path to the closest crossing-point in front of the other robot. 2) If the closest crossing-point of each robot is the same point. 3) Which robot is closer to the closest crossing-point. In this paper, we propose a path planning algorithm for the robot which yield the way. Simulation results are presented to verify the feasibility of the proposed collision avoidance algorithm.
We propose a smooth path planning method for autonomous mobile robots. Due to nonholonomic constraints by obstacle avoidance, the smooth path planning is a complicated one. We generate smooth path that is considered orientation of robot under nonholonomic constraints. The proposed smooth planning method consists of two steps. Firstly, the initial path composed of straight lines is obtained from V-graph by Dijkstra's algorithm. Then the initial path is transformed by changing the curve. We apply the cardinal spline into the stage of curve generation. Simulation results show a performance of proposed smooth path planning method.
Odometry using wheel encoder is a common relative positioning technique for wheeled mobile robots. The major drawback of odometry is that the kinematic modeling errors are accumulated when the travel distance increases. Therefore, accurate calibration of odometry is required. In several related works, various schemes for odometry calibration are proposed. However, design guidelines of test tracks for odometry calibration were not considered. More accurate odometry calibration results can be achieved by using appropriate test track because the position and orientation errors after the test are affected by the test track. In this paper, we propose the design guidelines of test tracks for odometry calibration schemes using experimental heading errors. Numerical simulations and experiments clearly demonstrate that the proposed design guidelines result in more accurate calibration results.
A local map-based exploration algorithm for mobile robots is presented. Segmented frontiers and their relative transformations constitute a tree structure. By the proposed efficient frontier segmentation and a local map management method, a robot can reduce the unknown area and update the local grid map which is assigned to each frontier node. Although this local map-based exploration method uses only local maps and their adjacent node information, mapping completion and efficiency can be greatly improved by merging and updating the frontier nodes. Also, we suggest appropriate graph search exploration methods for corridor and hall environments. The simulation demonstrates that the entire environment can be represented by well-distributed frontier nodes.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제4권4호
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pp.466-479
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2006
This paper addresses a formation navigation issue for a group of mobile robots passing through an environment with either static or moving obstacles meanwhile keeping a fixed formation shape. Based on Lyapunov function and graph theory, a NN formation control is proposed, which guarantees to maintain a formation if the formation pattern is $C^k,\;k\geq1$. In the process of navigation, the leader can generate a proper trajectory to lead formation and avoid moving obstacles according to the obtained information. An evolutionary computational technique using particle swarm optimization (PSO) is proposed for motion planning so that the formation is kept as $C^1$ function. The simulation results demonstrate that this algorithm is effective and the experimental studies validate the formation ability of the multiple mobile robots system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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