Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

2 2014

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: wheels’ slip

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Badania symulacyjne i doświadczalne ruchu robota kołowego scout podczas manewru zakręcania

Trojnacki M., Dąbek P.

Mechanik

2014

R. 87, nr 2CD

Praca dotyczy badań ruchu robota mobilnego SCOUT podczas manewru zakręcania. Na początku omówiono konstrukcję robota oraz opracowano model dynamiki. Opisano model symulacyjny robota w pakiecie Matlab/Simulink i zaprezentowano wybrane wyniki badań symulacyjnych ruchu robota. Przedstawiono środowisko badań doświadczalnych robota oraz pokazano wybrane wyniki eksperymentów pomiarowych. W ramach badań symulacyjnych i doświadczalnych wyznaczono m.in. parametry ruchu robota oraz występujące poślizgi kół jezdnych. W celu oceny uzyskanych wyników przyjęto wskaźniki jakości. Na koniec dokonano porównania uzyskanych wyników i przedstawiono wnioski wynikające z przeprowadzonych badań.

The work concerns investigations of motion of the PIAP Scout wheeled mobile robot during turning maneuver. Robot design, dynamics model and implementation of the dynamics model in Matlab/Simulink package are described. Selected results of simulation research of robot motion are presented. Environment of experimental research is described and selected results of empirical experiments are discussed. During simulation and empirical investigations, parameters of motion of the robot and road wheels’ slips are determined. To the end of assessment of the obtained results quality indices are introduced. Finally, the results from both kinds of research are compared and resulting conclusions are given.

Neural Network Identifier of a Four-wheeled Mobile Robot Subject to Wheel Slip

Hendzel Z, Trojnacki M.

Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems

2014

Vol. 8, No. 4

24--30

The paper presents a sequential neural network (NN) identification scheme for the four-wheeled mobile robot subject to wheel slip. The sequential identification scheme, different from conventional methods of optimization of a cost function, attempts to ensure stability of the overall system while the neural network learns the nonlinearities of the mobile robot. An on-line weight learning algorithm is developed to adjust the weights so that the identified model can adapt to variations of the characteristics and operating points in the four-wheeled mobile robot. The proposed identification system that can guarantee stability is derived from the Lyapunov stability theory. Computer simulations have been conducted to illustrate the performance of the proposed solution by a series of experiments on the emulator of the wheeled mobile robot.