In this paper, we propose a novel coordinated path following controller based on model predictive control (MPC) for mobile robots. The strategy is based on a virtual structure approach where the ...entire formation is considered as a rigid body and the control laws for a virtual leader vehicle and for actual follower robots are optimized by considering the dynamics of the virtual structure and the desired motion of each vehicle. Besides, we also fulfill time convergence for trajectory tracking by integrating an additional penalty term into our model predictive control scheme. However, the major concern in the use of model predictive control is whether such an open-loop control scheme can guarantee system stability. In this case, we apply the idea of a contractive constraint to guarantee the stability of our MPC framework. Although our approach is centralized, numerous simulation scenarios have been conducted to illustrate its effectiveness and its superior performance for a small group of mobile robots. Furthermore, we show that path following control can offer a number of advantages over its trajectory tracking counterpart.
Material Handling Systems in manufacturing environment imply efficient and economical transport solutions. Automated Guided Vehicles (AGVs) are a common choice made by many companies for Material ...Handling in manufacturing systems. Nowadays, AGV based internal transport of raw materials, goods and parts is becoming improved with advances in technology. Demands for fast, efficient and reliable transport imply the usage of the flexible AGVs with onboard sensing and special kinds of algorithms needed for daily operation. These transport solutions can be modified and enhanced by applying advanced methods and technologies. New generation of internal transport systems should operate autonomously, without direct human control. Level of development of mobile robots insures reliability and efficiency needed for daily operations within manufacturing environment. In this thesis, the implementation of mobile robots for internal transport within Material Handling System is analyzed and new solutions are proposed. Focus of research efforts is devoted to the ability to estimate position and orientation of mobile robot within manufacturing environment using newly developed algorithms and sensory information. Simultaneous localization (of the mobile robot) and mapping (of the working environment) is one of the most important problems in mobile robotics community. The solution to this problem insures autonomous navigation and henceforth autonomous operation for transport purposes within manufacturing/industrial facility without direct human control. In this thesis, new algorithm for state estimation is proposed and analyzed; the algorithm is based on integration of Extended Kalman Filter and feedforward neural networks (Neural Extended Kalman Filter) and camera is used as exteroceptive sensor. Furhermore, to achieve intelligent behavior, the X new robotic hybrid control architecture is developed and analyzed. Finally, the new hybrid control algorithm for guidance of mobile robot is proposed. Two building blocks form the hybrid algorithm: visual servoing and position based control. Neural Extended Kalman Filter is used for state estimation of the mobile robots, and at each time instant the robot knows its position and orientation. The proposed solutions are developed in MATLAB® environment by developing a specific software code and tested using Khepera II mobile robot, WEB camera and LEGO Mindstorms NXT mobile robot. Simulation and experimental results show usability of the proposed solutions for material handling within an Intelligent Manufacturing System.
Unutrašnji transport sirovina, materijala i gotovih delova podrazumeva brzo, efikasno i ekonomično obavljanje postavljenog transportnog zadatka. Unutrašnji transport u okviru tehnološkog okruženja moguće je unaprediti uvođenjem naprednih metoda i tehnologija. Razvoj ovih sistema unutrašnjeg transporta treba da rezultira inteligentnim sistemima unutrašnjeg transporta koji su u stanju da sprovedu transportni zadatak bez direktnog nadzora od strane operatera. Primena mobilnih robota u okviru inteligentnog tehnološkog sistema za potrebe unutrašnjeg transporta omogućila bi efikasnije i ekonomičnije obavljanje postavljenog transportnog zadatka. Stepen razvoja i primene mobilnih robota dostigao je nivo neophodan za ispunjavanje zahteva koji su određeni tehnološkim i proizvodnim procesima. U istraživanjima sprovedenim u okviru ove doktorske disertacije razvijene su nove metode neophodne za primenu mobilnih robota u inteligentnom tehnološkom sistemu. Fokus istraživačkih napora predstavlja sposobnost mobilnog robota da uz primenu odgovarajuće matematičkosoftverske podrške i akvizicijom informacije od kamere, samostalno odredi svoj položaj i položaj karakterističnih objekata u okruženju. Problem simultanog ocenjivanja položaja mobilnog robota i karakterističnih objekata u okruženju rešen je primenom linearizovanog Kalmanovog filtra i veštačkih neuronskih mreža. Analizirana je i mogućnost ostvarivanja inteligentnog ponašanja mobilnog robota u formi razvoja hibridne upravljačke arhitekture, koja obezbeđuje robustnost zahvaljujući primeni koncepta mašinskog učenja na bazi veštačkih neuronskih mreža. Poseban segment itraživanja posvećen je razvoju hibridnog upravljačkog algoritma namenjenog za eksploataciju mobilnog robota u okviru inteligentnog tehnološkog sistema bez dodatne transportne infrastrukture. Predložene metode su verifikovane kroz razvoj simulacije u MATLAB® programskom okruženju i putem eksperimentalnog metoda. Eksperimentalni postupak je sproveden u laboratorijskom modelu tehnološkog okruženja korišćenjem LEGO Mindstorms NXT mobilnog robota i Khepera II bilnog robota uz primenu sistema prepoznavanja na bazi kamere. Simulacioni i eksperimentalni rezultati ukazuju da razvijene metode podržavaju predloženi koncept primene mobilnih robota za potrebe unutrašnjeg transporta u okviru iteligentnog tehnološkog sistema.
U ovome članku predlaže se novi algoritam upravljanja koordiniranim slijeđenjem putanje za mobilne robote zasnovan na modelsko prediktivnom upravljanju. Strategija se zasniva na pristupu s virtualnom ...strukturom gdje se cijela formacija robota smatra krutim tijelom, dok se za virtualno vodeće vozilo i za slijedeće robote optimiziraju zakoni upravljanja vodeći računa o dinamici virtualne strukture i željenom gibanju svakog od vozila. Također, algoritam ispunjava uvjet vremena konvergencije radi praćenja trajektorija na način da integrira dodatani član unutar algoritma modelsko prediktivnog upravljanja. Međutim, koristeći modelsko prediktivno upravljanje postavlja se pitanje može li ovakav pristup u otvorenom upravljačkom krugu jamčiti stabilnost. Radi toga, primijenjuje se ideja sužavajućeg ograničenja radi jamčenja stabilnosti predloženog riješenja. Iako je predloženi pristup centraliziran, provedeni su brojni simulacijski eksperimenti kako bi se ilustrirala učinkovitost i superiorno vladanje na primjeru male grupe mobilnih robota. Nadalje, pokazuje se da upravljanje slijeđenjem putanje pruža brojne prednosti u usporedbi s praćenjem trajektorije.
Ovaj rad razmatra kombiniranu primjenu senzora na mobilnim robotima i mreže senzora distribuiranih u prostoru za praćenje položaja robota i ostalih objekata. Rad je dio istraživanja o "inteligentnim ...prostorima", gdje se koriste distribuirani senzori i mobilni roboti sa svrhom pružanja različitih usluga korisnicima prostora. Analizirana je upotreba proširenog informacijskog filtra za distribuiranu percepciju te računski problem uzrokovan korelacijama u procesu estimacije. Potom je objašnjeno rješenje problema korelacija korištenjem metode presjeka kovarijanci (Covariance Intersection), koje međutim daje konzervativne rezultate, te je dana analiza dva specijalna slučaja kod kojih je moguće ublažiti utjecaj korelacija.
Dan je opis algoritma globalnog računalnog vida primijenjenog na brzu dinamičku igru – robotski nogomet. Proces određivanja pozicija i orijentacija robota sastoji se od dva koraka. U prvom koraku, iz ...kamere prenosi se slika u Bayer formatu, iz koje se potom interpolira RGB slika, a pikseli se klasificiraju u konačan broj klasa. Istovremeno, primjenjuje se algoritam segmentacije kako bi se izdvojilo odgovarajuće regije slike koje odgovaraju jednoj od klasi boja. U drugom koraku ispituju se sve pronađene regije, a odabir onih koje odgovaraju traženim objektima provodi se jednostavnom logičkom procedurom. Koristi se filtriranje kako bi se umanjio šum u izmjerenim vrijednostima. Doprinos ovog rada sastoji se u optimizaciji algoritma interpolacije slike i algoritma obrade slike za mjerenje pozicija i orijentacija objekata.
Mobilni roboti i mobilna vozila sve se više koriste u dinamičkim okruženjima popunjenim ljudima i drugim gibajućim objektima. U tom je smislu važno praćenje gibajućih objekata u neposrednom okruženju ...kako bi se izbjegavale prepreke i planiralo gibanje. U ovome je radu predložena metoda detekcije i praćenja više gibajućih objekata primjenom čestičnih filtara za estimaciju stanja objekata i filtara za združeno vjerojatnosno pridruživanje uzorkovanih podataka kojima se povezuju značajke detektirane u mjernim podacima s odgovarajućim filtrima. Izvedena je nadzorna ljuska filtara za odgovarajuću integraciju očitanih značajki. Ukratko je opisana arhitektura implementiranog sustava praćenja objekata u stvarnom vremenu. Prikazani eksperimentalni rezultati dobiveni primjenom laserskog senzora udaljenosti potvrđuju izvedivost i učinkovitost predloženog sustava.