Classical modeling and control methods applied to differential locomotion mobile robots generate mathematical equations that approximate the dynamics of the system and work relatively well when the system is linear in a specific range. However, they may have low accuracy when there are many variations of the dynamics over time or disturbances occur. To solve this problem, we used a recursive least squares (RLS) method that uses a discrete-time structure first-order autoregressive model with exogenous variable (ARX). We design and modify PID adaptive self-adjusting controllers in phase margin and pole allocation. The main contribution of this methodology is that it allows the permanent and online update of the robot model and the parameters of the adaptive self-adjusting PID controllers. In addition, a Lyapunov stability analysis technique was implemented for path and trajectory tracking control, this makes the errors generated in the positioning and orientation of the robot when performing a given task tend asymptotically to zero. The performance of the PID adaptive self-adjusting controllers is measured through the implementation of the criteria of the integral of the error, which allows to determine the controller of best performance, being in this case, the PID adaptive self-adjusting type in pole assignment, allowing the mobile robot greater precision in tracking the trajectories and paths assigned, as well as less mechanical and energy wear, due to its smooth and precise movements.
En este artículo se presenta una revisión de literatura sobre criterios de desempeño para evaluar la navegación de un robot móvil, los cuales ayudan a comparar cuantitativamente diferentes características, como: el sistema de control, la navegación en diferentes entornos de trabajo, el desempeño energético, etc. El interés en criterios de desempeño y procedimiento de comparación (benchmarks) ha crecido en los últimos años, principalmente por investigadores y fabricantes de robots que buscan satisfacer la creciente demanda de aplicaciones en el mercado global, cada vez más competido. El conjunto de criterios está compuesto por métricas, índices, mediciones y benchmarks, desde el más básico como contabilizar el éxito en alcanzar la meta, pasando por otros más elaborados como los de seguridad en la trayectoria generada en la evasión de obstáculos, hasta criterios que comparan aspectos más complejos de la navegación como el consumo energético. Finalmente, se describen algunos benchmarks y software para simulación y comparación de algoritmos de navegación. Estos criterios se constituyen en una importante herramienta para diseñadores e investigadores en robótica móvil.
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