A two-wheeled balancing mobile robot (TWBMR) has the characteristics of both nonlinear and underactuated system. In this paper, the disturbances acting on a TWBMR are classified into body disturbance and wheel disturbance. Additionally, we describe a nonlinear disturbance observer, which is suitable as a single input multi-output (SIMO) system for the longitudinal motion of TWBMR. Finally, we propose a reasonable disturbance compensation technique that combines the indirect reference input of equilibrium point and the direct torque compensation input. Simulations and experimental results show that the proposed disturbance compensation method is an effective way to achieve robust postural stability, specifically on inclined terrains.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제4권1호
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pp.77-86
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2006
A new method in robot path generation is presented using an analysis of the characteristics of multi-robot collision avoidance. The research is based on the concept of the collision map, where the collision between two robots is presented by a collision region and a crossing curve TLVSTC (traveled length versus servo time curve). Analytic collision avoidance is considered by translating the collision region in the collision map. The 4 different translations of collision regions correspond to the 4 parallel movements of the actual original robot path in the real world. This analysis is applied to path modifications where the analysis of collision characteristics is crucial and the resultant path for collision avoidance is generated. Also, the correlations between the translations of the collision region and robot paths are clarified by analyzing the collision/non-collision areas. The influence of the changes of robot velocity is investigated analytically in view of collision avoidance as an example.
Robots have been used in many fields due to its performance improvement and variety of its functionality, to the extent which robots can replace human tasks. Individual feature and better performance of robots are expected and required to be created. As their performances and functions have increased, systems have gotten more complicated. Multi mobile robots can perform complex tasks with simple robot system and algorithm. But multi mobile robots face much more complex driving problem than singular driving. To solve the problem, in this study, driving algorithm based on the energy method is applied to the individual robot in a group. This makes a cluster be in a formation automatically and suggests a cluster the automatic driving method so that they stably arrive at the target. The energy method mentioned above is applying attractive force and repulsive force to a special target, other robots or obstacles. This creates the potential energy, and the robot is controlled to drive in the direction of decreasing energy, which basically satisfies lyapunov function. Through this method, a cluster robot is able to create a formation and stably arrives at its target.
In this paper, we deal with the problem of modeling of agent-based robot manufacturing cell. Its role is becoming increasingly important in automated manufacturing systems. For Object Oriented & Queueing Petri Nets (OO&QPNs), an extended formalism for the combined quantitative and qualitative analysis of different systems is used for structure and performance analysis of mobile robotic cell. In the case study, the OO&QPN model of a mobile robotic cell is represented and analyzed, considering multi-class parts, non-preemptive priority and alternative routing. Finally, the comparison of performance values between Shortest Process Time (SPT) rule and First Come First Serve (FCFS) rule is suggested. In general, SPT rule is most suitable for parts that have shorter processing time than others.
Up to date, application areas of mobile robots have been expanded. In addition, Many types of LRF(Laser Range Finder) systems have been developed to acquire three dimensional information about unknown environments. However in real world, because of various noises (sunlight, fluorescent light), it is difficult to separate reflected laser light from these noise. To overcome the previous restriction, we have developed a new type vision system which enables a mobile robot to measure the distance to a object located 1-5 (m) ahead with an error than 2%. The separation and detection algorithm used in this system consists of pulse phase difference method and multi-stripe structured light. The effectiveness and feasibility of the proposed vision system are demonstrated by 3-D maps of detected objects and computation time analysis.
모바일 로봇의 경로 계획을 위해 형태 공간(Configuration space)과 형태 장애물(Configuration obstacle)이라는 개념이 많이 활용되고 있다. 이 개념은 이동로봇을 공간 상에서 하나의 점으로 간주할 수 있도록 주변 장애물을 확장시킨다는 것으로, 이를 통해 장애물과의 충돌로부터 자유로운(Collision free) 이동 경로를 쉽게 찾아낼 수 있게 된다. 또한, 이러한 형태 공간 및 형태 장애물을 쉽게 생성하는 가장 보편적인 방법 중 하나는 이동 로봇의 형태를 원형으로 근사화하는 것이다. 이는 그 방법이 간단하기 때문에 이동 로봇의 구체적인 형태 및 이동 메커니즘을 고려하여 형태 공간을 생성하는 방법보다 형태장애물 생성 시간을 크게 단축시킬 수 있게 해준다. 하지만 이동 로봇을 원형으로 근사화하여 형태 장애물을 생성할 경우 비교적 가까이에 있는 실제 장애물들이 하나의 형태 장애물로 병합될 수 있다는 문제점이 있다. 이로 인하여 형태 공간내에서 이동 경로를 생성할 경우 최적의 이동 경로를 찾는다는 보장을 할 수가 없게 된다. 따라서 형태 공간 내에서 최적에 가까운 이동 경로를 효율적으로 찾도록 하기 위해 부분적으로 보다 정확한 형태 공간을 생성하면서도 전체 생성시간을 단축시킬 수 있는 다단계 형태 공간 생성 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 로봇을 원형으로 근사화시킨 뒤 시작지점과 목표 지점을 잇는 이상적인 경로를 생성하고 이 경로 상에 존재하는 형태 장애물이 로봇의 원형근사화로 인해 주변의 다른 형태 장애물과 병합되었다면 해당 형태 장애물에 대해서만 보다 정확한 형태 장애물을 재 생성한다는 방법이다. 또한, 본 논문에서는 기존의 정확한 형태 공간 생성 방법과 새롭게 제안한 다단계 근사화 형태 공간 생성 방법을 비교하기 위해 다양한 이동 로봇의 형태와 회전 각도에 대해 형태 공간을 생성하는데 소요되는 생성 시간을 비교 분석해 보았다.
In this paper, we present a finite-time sliding mode control (FSMC) with an integral finite-time sliding surface for applying the concept of graph theory to a distributed wheeled mobile robot (WMR) system. The kinematic and dynamic property of the WMR system are considered simultaneously to design a finite-time sliding mode controller. Next, consensus and formation control laws for distributed WMR systems are derived by using the graph theory. The kinematic and dynamic controllers are applied simultaneously to compensate the dynamic effect of the WMR system. Compared to the conventional sliding mode control (SMC), fast convergence is assured and the finite-time performance index is derived using extended Lyapunov function with adaptive law to describe the uncertainty. Numerical simulation results of formation control for WMR systems shows the efficacy of the proposed controller.
In this paper, robot navigation experiments with a new navigation algorithm are carried out in real environments. The authors already proposed a reactive navigation algorithm for mobile robots using optimal via-point selection method. At each sampling time, a number of via-point candidates is constructed with various candidates of heading angles and velocities. The robot detects surrounding obstacles, and the proposed algorithm utilizes fuzzy multi-attribute decision making in selecting the optimal via-point the robot would proceed at next step. Fuzzy decision making allows the robot to choose the most qualified via-point even when the two navigation goals-obstacle avoidance and target point reaching-conflict each other. The experimental result shows the successful navigation can be achieved with the proposed navigation algorithm for real environments.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제7권1호
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pp.41-48
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2007
Latest advances in network sensor technology and state of the art of mobile robot, and artificial intelligence research can be employed to develop autonomous and distributed monitoring systems. In this study, as the preliminary step for developing a multi-purpose "Intelligent Space" platform to implement advanced technologies easily to realize smart services to human. We will give an explanation for the ISpace system architecture designed and implemented in this study and a short review of existing techniques, since there exist several recent thorough books and review paper on this paper. Instead we will focus on the main results with relevance to the DIND data fusion with CI of Intelligent Space. We will conclude by discussing some possible future extensions of ISpace. It is first dealt with the general principle of the navigation and guidance architecture, then the detailed functions tracking multiple objects, human detection and motion assessment, with the results from the simulations run.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제1권1호
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pp.142-148
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2003
Reinforcement learning is considered as an important tool for robotic learning in unknown/uncertain environments. In this paper, we propose an evaluation function expressed in a vector form to realize multi-dimensional reinforcement learning. The novel feature of the proposed method is that learning one behavior induces parallel learning of other behaviors though the objectives of each behavior are different. In brief, all behaviors watch other behaviors from a critical point of view. Therefore, in the proposed method, there is cross-criticism and parallel learning that make the multi-dimensional learning process more efficient. By ap-plying the proposed learning method, we carried out multi-dimensional evaluation (reward) and multi-dimensional learning simultaneously in one trial. A special neural network (Q-net), in which the weights and the output are represented by vectors, is proposed to realize a critic net-work for Q-learning. The proposed learning method is applied for behavior planning of mobile robots.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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