An adaptive dynamic controller for autonomous mobile robot trajectory tracking

Martins, Felipe Nascimento; Celeste, Wanderley Cardoso; Carelli, Ricardo; Sarcinelli-Filho, Mário; Bastos, Teodiano

doi:10.1016/j.conengprac.2008.03.004

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“…Este tipo de giro requiere de habilidades extras por parte del usuario para garantizar un movimiento seguro en reversa. Aunque las sillas de ruedas robotizadas pueden girar sin usar movimientos en reversa (dado principalmente a que la mayoría de las sillas de ruedas robotizadas tienen modelos cinemáticos tipo uniciclo (Martins et al, 2008)), en ambientes restringidos el movimiento en reversa podría ser necesario de manera tal de alcanzar zonas con mayores espacios libres donde realizar los movimientos de giro sin colisionar con elementos del entorno.El campo de la robótica ofrece un amplio espectro de soluciones que pueden ser aplicadas en lasáreas de asistencia y rehabilitación. Más aún, las herramientas desarrolladas para la robótica móvil se pueden aplicar directamente en vehículos de asistencia para mejorar sus tareas asistivas.…”

unclassified

Navegación Autónoma Asistida Basada en SLAM para una Silla de Ruedas Robotizada en Entornos Restringidos

Auat¹,

Cruz²,

Carelli³

et al. 2011

Rev. iberoam. autom. inform. ind.

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Resumen: En este trabajo se presenta una interfaz especialmente diseñada para la navegación de una silla de ruedas robotizada dentro de entornos restringidos. El funcionamiento de la interfaz se rige por dos modos: un modo autónomo y un modo no-autónomo. El manejo no-autónomo de la interfaz de la silla de ruedas se realiza por medio de un joystick adecuado a las capacidades del usuario el cual gobierna el movimiento del vehículo dentro del ambiente. El modo autónomo de la silla de ruedas se ejecuta cuando el usuario tiene que girar un determinadoángulo dentro del ambiente. La estrategia de giro se ejecuta mediante un algoritmo de maniobrabilidad compatible con la cinemática del vehículo y mediante el uso del algoritmo de SLAM (por sus siglas en inglés de Simultaneous Localization and Mapping). El modo autónomo se compone de dos módulos: un módulo de planificación de caminos y un módulo de control. El módulo de planificación de caminos usa la información del mapa provista por el algoritmo de SLAM para trazar un camino seguro y compatible con la silla de ruedas, que le permita al vehículo alcanzar la orientación deseada. El módulo de control gobierna el movimiento del vehículo en el seguimiento del camino trazado mediante un controlador de seguimiento de trayectorias. Las referencias del controlador son actualizadas mediante la estimación de la postura de la silla de ruedas dentro del ambiente, obtenida por el algoritmo de SLAM. Acompañan a este trabajo resultados experimentales utilizando una silla de ruedas robotizada real. Copyright c 2011 CEA.Palabras Clave: Vehículos autónomos, Sistemas biomédicos, Navegación de robots. INTRODUCCIÓNEn este trabajo se presenta el diseño y experimentación de una interfaz para la navegación autónoma y no-autónoma de una silla de ruedas robotizada. La navegación no-autónoma se ejecuta mediante un joystick manual. El joystick permite el control directo de la silla de ruedas en entornos que no presenten restricciones o dificultades de maniobrabilidad. La navegación autónoma permite la maniobrabilidad de la silla de ruedas robotizada dentro de entornos restringidos. La estrategia de maniobrabilidad permite el giro -cuyoángulo es previamente especificado por el usuario-de forma segura, protegiendo la integridad del usuario y del vehículo.La maniobrabilidad y gobernabilidad de vehículos de asistencia dependen actualmente de las habilidades del usuario. Aún más, los movimientos de los vehículos de ambientes internos se encuentran restringidos por la estructura y disposición del entorno. Los vehículos de asistencia, en hospitales o centros de rehabilitación, son usados para el acarreo de medicina, asistencia a los ancianos o a personas con capacidades motoras limitadas y para el transporte de usuarios (Park et al., 2004;Dario et al., 1999). Aunque estos vehículos constituyen una solución al servicio de asistencia al usuario, la falta de inteligencia de los mismos para sobrellevar de forma autónoma situaciones inesperadas, o moverse dentro de ambientes desconocidos hacen que su funcional...

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unclassified

Navegación Autónoma Asistida Basada en SLAM para una Silla de Ruedas Robotizada en Entornos Restringidos

Auat¹,

Cruz²,

Carelli³

et al. 2011

Rev. iberoam. autom. inform. ind.

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“…As an example, the trajectory tracking task can be severely affected by the change imposed to the robot dynamics when it is carrying an object, as shown in (Martins et al, 2008). Hence, some formation control architectures already proposed in the literature have considered the dynamics of the mobile robots (Zhijun et al, 2008;Zhijun et al, 2009).…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Adaptive Coordinated Cooperative Control of Multi-Mobile Manipulators

Andaluz¹,

Leica²,

Robertí³

et al. 2012

Frontiers in Advanced Control Systems

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“…Controllers based on a full dynamic model [1,2,[8][9][10] capture better behaviour because they account for dynamic effects such as mass, friction and inertia, which are neglected by kinematic controllers. Optimization algorithms, such as genetic algorithms (GAs), Ant Colony Optimization (ACO) and Particle Swarm Optimization (PSO), have been used to find the optimal intelligent controller for WMR [11][12][13][14][15].…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Near-Optimal Tracking Control of a Nonholonomic Mobile Robot with Uncertainties

Wang

2012

International Journal of Advanced Robotic Systems

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A combined kinematic/torque control law is developed by using a backstepping design approach for a nonholonomic mobile robot with two driving wheels mounted on the same axis to track a reference trajectory. The auxiliary velocity control inputs are designed for the kinematic steering system to make the posture error asymptotically stable. Next, a computed-torque controller is designed such that the mobile robot's velocities converge on the given velocity inputs in an optimal manner by converting the tracking control problem into the regulation problem whereby the uncertainties in the dynamics of mobile robots are considered. The proposed online and forward-in-time policy iteration (PI) algorithm based on approximate dynamic programming (ADP) is used to solve the optimal control problem with unknown internal dynamics by using single neural networks (NNs) to approximate the cost function. Afterwards, the nearoptimal control policy can be computed directly according to the cost function, which removes the action network appearing in the ordinary ADP method. The stability of the dynamical extension system is demonstrated using Lyapunov methods. The simulation results are provided to demonstrate the effectiveness of the proposed approach.

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An adaptive dynamic controller for autonomous mobile robot trajectory tracking

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Navegación Autónoma Asistida Basada en SLAM para una Silla de Ruedas Robotizada en Entornos Restringidos

Navegación Autónoma Asistida Basada en SLAM para una Silla de Ruedas Robotizada en Entornos Restringidos

Adaptive Coordinated Cooperative Control of Multi-Mobile Manipulators

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