PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Identyfikacja modelu robota mobilnego z użyciem adaptacyjnego obserwatora ESO

Identyfikatory
Warianty tytułu
EN
Identification of parameters of mobile robots using an adaptive ESO observer
Języki publikacji
PL
Abstrakty
PL
W pracy rozważa się problem identyfikacji parametrów modelu dynamiki dwukołowego robota mobilnego z napędem różnicowym. Model dynamiki robota sformułowany został przy założeniu, że prędkości kół robota są mierzalnymi sygnałami wyjściowymi, natomiast prądy silników napędzających robota są sygnałami wejściowymi. W celu identyfikacji nieznanych parametrów robota wykorzystano zaproponowany niedawno adaptacyjny obserwator stanu rozszerzonego (PIESO) sformułowany poprzez połączenie klasycznego obserwatora stanu rozszerzonego (ESO) z gradientowym prawem adaptacji. Skuteczność proponowanego podejścia potwierdzono badaniami symulacyjnymi i eksperymentalnymi.
EN
In this paper a problem of identification of parameters of a two-wheeled mobile robot equipped with differential drive is considered. Model of the robot dynamics is formulated under an assumption that velocities of wheels are measurable outputs of the system, while the motor currents are input signals. In order to identify unknown parameters, a recent adaptive parameter identifying extended state observer (PIESO) algorithm is employed, which combines a classic ESO observer with a gradient adaptation law. The effectiveness of the proposed approach is validated by numerical and experimental trials.
Rocznik
Strony
11--20
Opis fizyczny
Bibliogr. 20 poz., rys., wykr.
Twórcy
  • Instytut Automatyki i Robotyki, Politechnika Poznańska
  • Instytut Automatyki i Robotyki, Politechnika Poznańska
Bibliografia
  • 1. V. H. Andaluz, F. Roberti, J.M. Toibero, R. Carelli and B. Wagner. Adaptive dynamic path following control of an unicycle-like mobile robot. In International Conference on Intelligent Robotics and Applications, pages 563-574. Springer, 2011.
  • 2. R. Barzamini, A. Yazdizadeh and A. Rahmani. A new adaptive tracking control for wheeled mobile robot. In IEEE Conference on Robotics, Automation and Mechatronics, pages 1-6. IEEE, 2006.
  • 3. Z. Gao. Active disturbance rejection control: a paradigm shift in feedback control system design. In Proc. Am. Control Conf., pages 2399-2405, 2006.
  • 4. Z. Gao, Y. Huang and J. Han. An alternative paradigm for control system design. In Proc. IEEE Conf. Decis. Control, volume 5, pages 4578-4585, 2001.
  • 5. T.E. Gibson and A.M. Annaswamy. Adaptive control and the definition of exponential stability. In Proc. Am. Control Conf., pages 1549-1554. IEEE, 2015.
  • 6. J. Han. From PID to Active disturbance rejection control. IEEE Trans. Ind. Electron., 56(3):900-906, 2009.
  • 7 Z. Hendzel, W. Żylski and J. Mariusz. Modelowanie i sterowanie mobilnych robotów kołowych. Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2013.
  • 8. L. Huang. Speed control of differentially driven wheeled mobile robots - model-based adaptive approach. Journal of Robotic System, 22(6):323-332, 2005.
  • 9. K. Kozłowski, W. Kowalczyk, B. Krysiak, M. Kiełczewski and T. Jedwabny. Modular architecture of the multi-robot system for teleoperation and formation control purposes. In Proc. 9th Int. Workshop Robot Motion and Control (RoMoCo), pages 19-24, Wąsowo, Poland, July, 2013.
  • 10. F. N. Martins, M. sarcinelli-Filho, T. F. Bastos and R. Carelli. Dynamic modelling and adaptive dynamic compensation for unicycle-like mobile robots. In International Conference on Advanced Robotics, pages 1-6. IEEE, 2009.
  • 11. F. N. Martins, M. sarcinelli-Filho and R. Carelli. A velocity-based dynamic model and its properties for differential drive mobile robots. J. Intell. Robot. Syst., 85(2):277-292, 2017.
  • 12. R. Patelski and P. Dudtkieiwcz. On the stability of adrc for manipulators with modelling uncertainties. ISA Trans., 102:295-303, 2020.
  • 13. R. Patelski and D. Pazderski. Extended state observer based parameter identification of the hovercraft system. In 2022 26th International Conference on Methods and Models in Automation and Robotics (MMAR). IEEE, 2022. Accepted.
  • 14. R. Patelski and D. Pazderski. Novel adaptive extended state observer for dynamic parameter identification with asymptotic convergence. Energies, 15(10):3602, 2022.
  • 15. X. Qi, J. Li, Y. Xia and Z. Gao. On the robust stability of active disturbance rejection control for siso systems. Circuits, Systems and Signal Processing, 36(1):65-81, 2017.
  • 16. S. Sastry and M. Bodson. Adaptive control: stability, convergence and robustness. Prentice Hall, Englewood Cliff, New Jersey, 1989.
  • 17. C. P. Tang. Differential flatness-based kinematic and dynamic control of a differentially driven wheeled mobile robot. In 2009 IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics (ROBIO), pages 2267-2272. IEEE, 2009.
  • 18. K. Tchoń, A. Mazur, I Dulęba, R. Hossa and R. Muszyński. Manipulatory i roboty mobilne. Modele, planowanie ruchu, sterowanie. Akademicka Oficyna Wydawnicza PLJ, Warszawa, 2000.
  • 19. Y. Yuan, L. Cheng, Z. Wang and C. Sun. Position tracking and attitude control for quadrotors via active disturbance rejection control method. Science China Information Sciences, 62(1):1-10, 2019
  • 20. I. Zohar, A. Ailon and R. Raboinovici. Mobile robot characterized by dynamic and kinematic equations and actuator dynamics: Trajectory tracking and related application. Robotics and autonomous systems, 59(6):343-353, 2011.
Uwagi
PL
Opracowanie rekordu ze środków MEiN, umowa nr SONP/SP/546092/2022 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2022-2023).
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-28d55dd9-fa8f-43d5-8dbd-a6f431f92390
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.