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4륜 독립구동형 농업용 플랫폼의 주행 궤적 추종 성능 향상을 위한 휠 슬립 검출 및 보상제어 알고리즘 연구
김봉상,조성우,문희창 한국로봇학회 2020 로봇학회 논문지 Vol.15 No.3
In a four-wheel independent drive platform, four wheels and motors are connected directly, and the rotation of the motors generates the power of the platform. It uses a skid steering system that steers based on the difference in rotational power between wheel motors. The platform can control the speed of each wheel individually and has excellent mobility on dirt roads. However, the difficulty of the straight-running is caused due to torque distribution variation in each wheel’s motor, and the direction of rotation of the wheel, and moving direction of the platform, and the difference of the platform’s target direction. This paper describes an algorithm to detect the slip generated on each wheel when a four-wheel independent drive platform is traveling in a harsh environment. When the slip is detected, a compensation control algorithm is activated to compensate the torque of the motor mounted on the platform to improve the trajectory tracking performance of the platform. The four-wheel independent drive platform developed for this study verified the algorithm. The wheel slip detection and the compensation control algorithm of the platform are expected to improve the stability of trajectory tracking
경로점 기반 자율주행 배달 로봇의 주행 안정성을 위한 GPS 모듈과 SLAM 모듈의 비교 연구
김봉상(Bongsang Kim),남일진(Iljin Nam),류제규(Jaekyu Ryu),문희창(Heechang Moon) 대한전자공학회 2022 전자공학회논문지 Vol.59 No.12
본 논문에서는 경로점 기반 자율주행 배달 로봇의 주행 안정성을 위한 GPS 모듈과 SLAM 모듈에 대한 비교 연구를 제시한다. GPS 모듈은 야외에서 실시간으로 위치를 인식할 수 있는 대표적인 방법이지만 인공 및 자연 구조물과 같은 외부 환경에 방해받기 쉽다. 그래서 도심과 같은 복잡한 환경에서 정확한 위치 인식을 위해 LiDAR를 이용한 SLAM 방식이 개발되었다. 하지만 SLAM 방식도 모든 환경에서 사용할 수 없을 것이며 이 부분을 명확하게 찾아 보완하는 방법을 개발해야 한다. 따라서 이 연구는 경로점 주행 기법이 적용된 자율주행 플랫폼을 이용하여 비정형 환경이 조성된 동일한 조건에서 GPS 위치 인식 자율주행과 SLAM 위치 인식 자율주행을 비교하고 향후 GPS 모듈과 SLAM 모듈의 융합 가능성을 확인한다. In this paper, we present a comparative study on GPS module and SLAM module for driving stability of Waypoint-based autonomous driving delivery robots. The GPS module is a representative method of recognizing a location in real time outdoors. However, it is easy to be disturbed by external environments such as artificial and natural structures. Therefore, the SLAM method using LiDAR was developed for accurate location recognition in complex environments such as urban areas. However, the SLAM method will not be available in all environments, and it is necessary to develop a method to clearly find and supplement this part. Therefore, this study compares GPS position recognition autonomous driving and SLAM position recognition autonomous driving under the same conditions in which an unstructured environment is created using an autonomous driving platform applied with Waypoint driving technique, and confirms the possibility of future fusion of GPS modules and SLAM modules.