This paper presents the neuro-fuzzy control method for balancing a two-wheel mobile robot. A two-wheel mobile robot is built for the experimental studies. On-line learning algorithm based on the back-propagation(BP) method is derived for the Takagi-Sugeno(T-S) neuro-fuzzy controller. The modified error is proposed to learn the B-P algorithm for the balancing control of a two-wheel mobile robot. The T-S controller is implemented on a DSP chip. Experimental studies of the balancing control performance are conducted. Balancing control performances with disturbance are also conducted and results are evaluated.
This paper introduces several mobile robots developed by using LEGO MIDSTORM for experimental studies of robotics engineering education. The first mobile robot is the line tracer robot that tracks a line, which is a prototype of wheel-driven mobile robots. Ultra violet sensors are used to detect and follow the line. The second robot system is a two-wheel balancing robot that is somewhat nonlinear and complex. For the robot to balance, a gyro sensor is used to detect a balancing angle and PD control is used. The last robot system is a combined system of a line tracer and a two-wheel balancing robot. Sensor filtering and control algorithms are tested through experimental studies.
This paper presents the development and control of a two wheeled car-like mobile robot using balancing mechanism whose heading control is done by turning the handle. The mobile inverted pendulum is a combined system of a mobile robot and an inverted pendulum system. A sensor fusion technique of low cost sensors such as a gyro sensor and a tilt sensor to measure the balancing angle of the inverted pendulum robot system accurately is implemented. Experimental studies of the trajectory following control task has been conducted by command of steering wheel while balancing.
This paper presents interaction force control between a balancing robot and a human operator. The balancing robot has two wheels to generate movements on the plane. Since the balancing robot is based on position control, the robot tries to maintain a desired angle to be zero when an external force is applied. This leads to the instability of the system. Thus a hybrid force control method is employed to react the external force from the operator to guide the balancing robot to the desired position by a human operator. Therefore, when an operator applies a force to the robot, desired balancing angles should be modified to maintain stable balance. To maintain stable balance under an external force, suitable desired balancing angles are determined along with force magnitudes applied by the operator through experimental studies. Experimental studies confirm the functionality of the proposed method.
본 논문에서는 역진자 시스템과 이동로봇 시스템의 두 시스템으로 구성된 두 바퀴 구동 이동로봇의 구현 및 제어에 대해 논한다. 제어 목적은 균형을 유지하며 이동하는 것이다. 밸런싱 로봇은 한 점에서 회전이 가능하고 바닥으로 부터의 외란에 강건한 균형을 유지한다. 국부 및 전역 좌표계에서의 제어방식의 시뮬레이션을 수행하였다. 로봇이 대칭을 이루도록 만들어졌기 때문에 균형과 주행제어에 간단한 선형 제어기를 사용하였다. 기울어진 각도를 추출하기 위해 자이로와 기울기 센서를 융합하여 사용하였다. 주어진 원형 경로를 주행하는 실험을 수행하였다.
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.
In this paper, experimental studies of balancing a pendulum mounted on a wheeled drive mobile robot and its position control are presented. Main PID controllers are compensated by a neural network. Neural network learning algorithm is embedded on a DSP board and neural network controls the angle of the pendulum and the position of the mobile robot along with PID controllers. Uncertainties in system dynamics are compensated by a neural network in on-line fashion. Experimental results show that the performance of balancing of the pendulum and position tracking of the mobile robot is good.
본 논문은 실내에서 사용할 이동로봇의 구현과 제어에 대한 것이다. 로봇은 두 팔을 가지고 이동할 수 있는 베이스로 구성된다. 로봇은 디자인에 있어 및 가지 특정을 가진다. 첫 번째, 로봇의 허리는 높낮이 조절이 가능하다. 두 번째로 로봇은 접촉인 이동로봇 모드에서 2 점 접촉인 밸런싱 모드로 전환이 가능하다. 마지막으로 로봇은 상제와 하체의 분리 기능을 갖는다. 이동 베이스 부분은 청소작업에 사용이 가능하다.
This paper presents the development and balancing control of GYROBO, a one wheeled mobile robot system. GYROBO is a disc type one wheel mobile robot that has three actuators, a drive motor, a spin motor, and a tilt motor. The dynamics and kinematics of GYROBO are analyzed, and simulation studies conducted. A one-wheeled robot, GYROBO is built and its balancing control is performed. Experimental studies of GYROBO's balancing abilities are conducted to demonstrate the gyroscopic effects generated by the spin and tilt angles of a flywheel.
Two-wheeled balancing mobile robots are currently controlled in terms of linear control methods without considering the nonlinear dynamical characteristics. However, in the high maneuvering situations such as fast turn and abrupt start and stop, such neglected terms become dominant and greatly influence the overall driving performance. This paper addresses the SDRE nonlinear optimal control method to take advantage of the exact nonlinear dynamics of the balancing robot. Simulation results indicate that the SDRE control outperforms LQR in the respect of transient performance and required wheel torques. A design example is suggested for the state matrix that provides design flexibility in the SDRE control. It is shown that a well-planned state matrix by reflecting the physics of a balancing robot greatly contributes to the driving performance and stability.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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