KR101605994B1 - Adaptive leader-follower formation control method and apparatus with unknown skidding and slipping effect - Google Patents

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KR101605994B1
KR101605994B1 KR1020150096586A KR20150096586A KR101605994B1 KR 101605994 B1 KR101605994 B1 KR 101605994B1 KR 1020150096586 A KR1020150096586 A KR 1020150096586A KR 20150096586 A KR20150096586 A KR 20150096586A KR 101605994 B1 KR101605994 B1 KR 101605994B1
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leading
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유성진
박봉석
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중앙대학교 산학협력단
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Abstract

Disclosed in the present invention are a method and device to control an adaptive leading-following cluster for a mobile robot with an unknown skidding and slipping effect. The method to control each following robot which follows a leading robot comprises a step of acquiring a control input of the following robot in consideration to a skidding phenomenon of the leading robot and the following robot, and a slipping phenomenon of the leading robot and the following robot in a method such that the following robot may follow the leading robot while the following robot maintains a preset distance from the leading robot based on distance data acquired between the leading robot and the following robot. The skidding phenomenon represents each wheel slip of the leading robot and the following robot, and the slipping phenomenon represents an idling of each wheel of the leading robot and the following robot.

Description

미지의 스키딩과 슬리핑을 갖는 이동 로봇을 위한 적응적 선도-추종 군집 제어 방법 및 그 장치{Adaptive leader-follower formation control method and apparatus with unknown skidding and slipping effect}[0001] The present invention relates to an adaptive leader-follower formation control method and apparatus for a mobile robot having unknown skidding and sleeping,

본 발명은 미지의 스키딩과 슬리핑을 갖는 이동 로봇을 위한 적응적 선도-추종 군집 제어 방법 및 그 장치에 관한 것이다.
The present invention relates to an adaptive lead-tracking cluster control method and apparatus for a mobile robot having unknown skidding and sleeping.

지난 몇 년 동안, 이동 로봇에 대해 기구학 레벨에서 추종 문제, 동역학 레벨에서의 추종 문제, 액츄에이터 레벨에서의 추종 문제, 안정화 문제 등과 같은 다양한 제어 문제를 해결하기 위한 많은 연구가 수행되었다.In the last few years, many researches have been conducted to solve various control problems such as follow-up problems at kinematics level, follow-up problems at dynamics level, follow-up problems at actuator level, stabilization problems, etc. for mobile robots.

그러나, 종래의 이동 로봇의 제어에 대한 다양한 연구는 이동 로봇의 슬립(slip)에 대해서는 전혀 고려하고 있지 않은 문제점이 있다.
However, various studies on the control of the conventional mobile robot have not taken into account the slip of the mobile robot at all.

본 발명은 미지의 스키딩과 슬리핑을 갖는 이동 로봇을 위한 적응적 선도-추종 군집 제어 방법 및 그 장치를 제공하기 위한 것이다.
The present invention provides an adaptive lead-tracking cluster control method and apparatus for a mobile robot having unknown skidding and sleeping.

본 발명의 일 측면에 따르면, 미지의 스키딩과 슬리핑을 갖는 이동 로봇을 위한 적응적 선도-추종 군집 제어 방법 및 그 방법을 수행하기 위한 프로그램 코드를 기록한 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체가 제공된다.According to an aspect of the present invention, there is provided an adaptive lead-tracking cluster control method for a mobile robot having unknown skidding and sleeping, and a computer-readable recording medium recording program codes for performing the method.

제1 실시예에 따르면, 선도 로봇을 추종하는 각 추종 로봇의 제어 방법에 있어서, 상기 선도 로봇과 상기 추종 로봇 사이의 거리 정보를 획득하는 단계; 및 상기 선도 로봇과 상기 추종 로봇 사이의 획득된 거리 정보에 기초로, 상기 추종 로봇이 상기 선도 로봇과 미리 정해진 거리를 유지하며 상기 추종 로봇이 상기 선도 로봇을 추종하도록, 상기 선도 로봇과 상기 추종 로봇의 스키딩(skidding) 현상과 상기 선도 로봇과 상기 추종 로봇의 슬리핑(slipping) 현상을 고려하여, 상기 추종 로봇의 제어 입력을 구하는 단계를 포함하되, 상기 스키딩 현상은 상기 선도 로봇 및 상기 추종 로봇 각각의 바퀴 미끄러짐을 나타내고, 상기 슬리핑 현상은 상기 선도 로봇 및 상기 추종 로봇 각각의 바퀴가 헛도는 것을 나타내는 것을 특징으로 하는 추종 로봇의 제어 방법이 제공될 수 있다.According to the first embodiment, in the control method of each following robot following the lead robot, the step of acquiring distance information between the leading robot and the following robot, And a control unit for controlling the following robot such that the following robot keeps a predetermined distance from the leading robot and follows the leading robot based on the obtained distance information between the leading robot and the following robot: And obtaining a control input of the following robot in consideration of a skidding phenomenon of the leading robot and the following robot and a slipping phenomenon of the leading robot and the following robot, And the sleeping phenomenon indicates that the wheels of the leading robot and the following tracking robot are idle.

상기 추종 로봇의 제어 입력을 구하는 단계는, 상기 선도 로봇의 스키딩 현상과 슬리핑 현상에 의해 발생되는 정보에 기구학 모델을 적용하여 상기 선도 로봇의 현재 위치에서 상기 선도 로봇의 예측 위치를 계산하는 단계; 상기 추종 로봇의 스키딩 현상과 슬리핑 현상에 의해 발생되는 정보에 기구학 모델을 적용하고, 상기 추종 로봇과 상기 선도 로봇 사이의 거리를 기초로 미리 정해진 거리와 각도를 유지하도록 상기 추종 로봇의 현재 위치에서 상기 추종 로봇의 예측 위치를 계산하는 단계; 상기 선도 로봇의 예측 위치와 상기 추종 로봇의 예측 위치를 이용하여 위치 에러와 방향 에러에 대한 2차원 에러 표면값을 구하는 단계; 및 상기 구해진 2차원 에러 표면값을 이용하여 상기 선도 로봇의 스키딩 현상 및 슬리핑 현상에 의해 발생되는 정보를 보상하여, 상기 추종 로봇이 상기 선도 로봇과 정해진 거리와 각도를 유지하며 상기 선도 로봇을 추종하도록 상기 추종 로봇의 제어 입력을 구하는 단계를 포함하되, 상기 각도는 상기 추종 로봇과 상기 선도 로봇 사이의 각도이다.Calculating a control input of the following robot includes calculating a predicted position of the leading robot at a current position of the leading robot by applying a kinematic model to information generated by a skidding phenomenon and a sleeping phenomenon of the leading robot; A kinematic model is applied to the information generated by the skidding phenomenon and the sleeping phenomenon of the following robot, and the distance from the current position of the following robot to the current position of the follower robot is controlled to maintain a predetermined distance and angle based on the distance between the following robot and the leading robot Calculating a predicted position of the following robot; Obtaining a two-dimensional error surface value for a position error and a direction error using the predicted position of the leading robot and the predicted position of the following robot; And compensating information generated by the skidding phenomenon and the sleeping phenomenon of the leading robot using the obtained two-dimensional error surface value so that the following robot keeps a predetermined distance and angle with the leading robot and follows the leading robot And obtaining a control input of the following robot, wherein the angle is an angle between the following robot and the leading robot.

상기 2차원 에러 표면값은 반복적으로 계산되되, 상기 2차원 에러 표면값을 이용하여 상기 선도 로봇의 스키딩 현상 및 슬리핑 현상에 의해 발생되는 정보를 보상하는 단계는, 상기 2차원 에러 표면값을 미리 정해진 설정값이 되도록 상기 추종 로봇의 예측 위치를 조정할 수 있다.Wherein the step of compensating information generated by the skidding phenomenon and the sleeping phenomenon of the lead robot using the two-dimensional error surface value is repeatedly performed by calculating the two-dimensional error surface value, The predicted position of the following robot can be adjusted to be the set value.

상기 미리 정해진 설정값은 음이 아닌 정수이다.The predetermined set value is a non-negative integer.

상기 2차원 에러 표면값을 구하는 것은, 상기 선도 로봇의 위치와 상기 추종 로봇의 위치간의 추종 오차를 계산하는 단계; 상기 선도 로봇의 예측 위치와 상기 추종 로봇의 예측 위치 사이의 추종 예측 오차를 계산하는 단계; 및 상기 추종 오차와 상기 추종 예측 오차를 이용하여 상기 2차원 에러 표면값을 계산하는 단계를 포함하되, 상기 각각의 위치는 좌표와 방향을 각각 포함한다.Calculating the two-dimensional error surface value comprises: calculating a tracking error between a position of the leading robot and a position of the following robot; Calculating a tracking prediction error between a predicted position of the leading robot and a predicted position of the following robot; And calculating the two-dimensional error surface value using the tracking error and the tracking prediction error, wherein each of the positions includes coordinates and directions, respectively.

상기 2차원 에러 표면값은 하기 수학식 8로 계산되되, The two-dimensional error surface value is calculated by the following equation (8)

[수학식 8]&Quot; (8) "

Figure 112015065771769-pat00001
Figure 112015065771769-pat00001

-여기서,

Figure 112015065771769-pat00002
이고,
Figure 112015065771769-pat00003
이며,
Figure 112015065771769-pat00004
는 설계 상수이고,
Figure 112015065771769-pat00005
이고,
Figure 112015065771769-pat00006
이며, 상기 (
Figure 112015065771769-pat00007
,
Figure 112015065771769-pat00008
,
Figure 112015065771769-pat00009
)와 (
Figure 112015065771769-pat00010
,
Figure 112015065771769-pat00011
,
Figure 112015065771769-pat00012
)는 각각 선도 로봇과 추종 로봇의 위치로, x축/y축 좌표와 방향을 나타내며, (
Figure 112015065771769-pat00013
,
Figure 112015065771769-pat00014
,
Figure 112015065771769-pat00015
)와 (
Figure 112015065771769-pat00016
,
Figure 112015065771769-pat00017
,
Figure 112015065771769-pat00018
)는 각각 선도 로봇과 추종 로봇의 예측 위치로, x축/y축 좌표와 방향을 나타낸다.-here,
Figure 112015065771769-pat00002
ego,
Figure 112015065771769-pat00003
Lt;
Figure 112015065771769-pat00004
Is a design constant,
Figure 112015065771769-pat00005
ego,
Figure 112015065771769-pat00006
, And the (
Figure 112015065771769-pat00007
,
Figure 112015065771769-pat00008
,
Figure 112015065771769-pat00009
)Wow (
Figure 112015065771769-pat00010
,
Figure 112015065771769-pat00011
,
Figure 112015065771769-pat00012
) Are the positions of the leading robot and the following robot, respectively, indicating the x-axis / y-axis coordinate and direction, and
Figure 112015065771769-pat00013
,
Figure 112015065771769-pat00014
,
Figure 112015065771769-pat00015
)Wow (
Figure 112015065771769-pat00016
,
Figure 112015065771769-pat00017
,
Figure 112015065771769-pat00018
) Are predicted positions of the leading robot and the following robot, respectively, and indicate the x-axis / y-axis coordinate and direction.

상기 선도 로봇의 속도는

Figure 112015065771769-pat00019
으로 유계될 수 있다.
The speed of the leading robot is
Figure 112015065771769-pat00019
. ≪ / RTI >

제2 실시예에 따르면, 컴퓨터가 판독 가능한 매체에 저장되어, 상기 컴퓨터로 하여금 이하의 단계들을 수행하도록 하기 위한 컴퓨터 프로그램으로서, 상기 단계는, 선도 로봇을 추종하는 추종 로봇을 제어하는 방법에 있어서, 상기 선도 로봇과 상기 추종 로봇 사이의 거리 정보를 획득하는 단계; 및 획득된 상기 선도 로봇과 상기 추종 로봇 사이의 거리 정보를 기초로, 상기 추종 로봇이 상기 선도 로봇과 미리 정해진 거리를 유지하며 상기 추종 로봇이 상기 선도 로봇을 추종하도록, 상기 선도 로봇과 상기 추종 로봇의 스키딩(skidding) 현상과 상기 선도 로봇과 상기 추종 로봇의 슬리핑(slipping) 현상을 고려하여, 상기 추종 로봇의 제어 입력을 구하는 단계를 포함하되,According to a second embodiment, there is provided a computer program for causing a computer to perform the following steps, the computer being stored in a readable medium, the method comprising the steps of: controlling a following robot following a leading robot, Obtaining distance information between the leading robot and the following robot; And a control unit for controlling the following robot such that the following robot keeps a predetermined distance from the leading robot based on the obtained distance information between the leading robot and the following robot, And obtaining a control input of the tracking robot in consideration of a skidding phenomenon of the tracking robot and a slipping phenomenon of the leading robot and the following tracking robot,

상기 스키딩 현상은 상기 선도 로봇 및 상기 추종 로봇 각각의 바퀴 미끄러짐을 나타내고, 상기 슬리핑 현상은 상기 선도 로봇 및 상기 추종 로봇 각각의 바퀴가 헛도는 것을 나타내는 것을 특징으로 하는 추종 로봇을 제어하는 방법을 수행하기 위해, 컴퓨터가 판독 가능한 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램이 제공될 수 있다.
Wherein the skidding phenomenon indicates a wheel slip of each of the leading robot and the following robot, and the sleeping phenomenon indicates that the wheels of the leading robot and the following tracking robot are idle. A computer program stored on a computer-readable medium may be provided.

본 발명의 다른 측면에 따르면, 본 발명의 일 측면에 따르면, 미지의 스키딩과 슬리핑을 갖는 환경에서, 추종 로봇이 선도 로봇에 대해 일정 거리와 각도를 유지하며 선도 로봇을 추종할 수 있도록 추종 로봇을 움직일 수 있는 장치를 제공하기 위한 것이다.According to another aspect of the present invention, in an environment having unknown skidding and sleeping, a following robot is provided so that the following robot maintains a predetermined distance and angle with respect to the leading robot and follows the leading robot To provide a movable device.

제1 실시예에 따르면, 선도 로봇을 추종하는 추종 로봇에 있어서, 상기 선도 로봇과 상기 추종 로봇 사이의 거리 정보를 획득하는 센서; 및 상기 선도 로봇과 상기 추종 로봇 사이의 상기 획득된 거리 정보를 기초로, 상기 추종 로봇이 상기 선도 로봇과 미리 정해진 거리를 유지하며 상기 추종 로봇이 상기 선도 로봇을 추종하도록, 상기 선도 로봇과 상기 추종 로봇의 스키딩(skidding) 현상과 상기 선도 로봇과 상기 추종 로봇의 슬리핑(slipping) 현상을 고려하여 상기 추종 로봇의 제어 입력을 구하는 제어기를 포함하되, 상기 스키딩 현상은 상기 선도 로봇 및 상기 추종 로봇 각각의 바퀴 미끄러짐을 나타내고, 상기 슬리핑 현상은 상기 선도 로봇 및 상기 추종 로봇 각각의 바퀴가 헛도는 것을 나타내는 것을 특징으로 하는 추종 로봇이 제공될 수 있다.
According to the first embodiment, in the following robot following the lead robot, a sensor for acquiring distance information between the leading robot and the following robot; And a control unit for controlling the following robot such that the following robot keeps a predetermined distance from the leading robot and follows the leading robot based on the obtained distance information between the leading robot and the following robot: And a controller for obtaining a control input of the following robot in consideration of a skidding phenomenon of the robot and a slipping phenomenon of the leading robot and the following robot, And the slewing phenomenon indicates that the wheels of the leading robot and the following tracking robot are idle.

본 발명의 일 실시예에 따른 미지의 스키딩과 슬리핑을 갖는 이동 로봇을 위한 적응적 선도-추종 군집 제어 방법 및 그 장치를 제공함으로써, 미지의 스키딩과 슬리핑 현상이 존재하는 상태에서, 추종 로봇이 선도 로봇에 대해 일정 거리와 각도를 유지하며 선도 로봇을 추종할 수 있도록 추종 로봇을 움직이도록 제어할 수 있다.
According to an embodiment of the present invention, there is provided an adaptive guidance-tracking cluster control method and apparatus for a mobile robot having an unknown skidding and a sleeping, and in a state where an unknown skidding and a sleeping phenomenon are present, The follower robot can be controlled so as to follow the leading robot while maintaining a certain distance and angle with respect to the robot.

도 1은 제1 실시예에 따른 추종 로봇의 구성을 개략적으로 도시한 도면.
도 2는 제1 실시예에 따른 선도 로봇을 추종하는 추종 로봇의 제어 방법을 나타낸 순서도.
도 3은 제1 실시예에 따른 두 로봇의 선도-추종 환경을 설명하기 위해 도시한 도면.1 is a view schematically showing a configuration of a following robot according to a first embodiment;
2 is a flowchart showing a control method of a following robot following a leading robot according to the first embodiment.
Fig. 3 is a diagram for explaining a lead-following environment of two robots according to the first embodiment; Fig.

본 발명은 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변환, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS The present invention is capable of various modifications and various embodiments, and specific embodiments are illustrated in the drawings and described in detail in the detailed description. It is to be understood, however, that the invention is not to be limited to the specific embodiments, but includes all modifications, equivalents, and alternatives falling within the spirit and scope of the invention. DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. The terms first, second, etc. may be used to describe various components, but the components should not be limited by the terms. The terms are used only for the purpose of distinguishing one component from another.

본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.The terminology used in this application is used only to describe a specific embodiment and is not intended to limit the invention. The singular expressions include plural expressions unless the context clearly dictates otherwise. In the present application, the terms "comprises" or "having" and the like are used to specify that there is a feature, a number, a step, an operation, an element, a component or a combination thereof described in the specification, But do not preclude the presence or addition of one or more other features, integers, steps, operations, elements, components, or combinations thereof.

본 발명은 미지의 스키딩(skidding) 현상과 슬리핑(slipping) 현상을 갖는 다수의 이동 로봇을 위한 적응적 선도-추종 군집 제어 방법 및 그 장치에 관한 것이다. 이하에서 설명되는 각 이동 로봇은 적어도 하나의 선도 로봇과 적어도 하나의 추종 로봇을 포함하며, 이하에서는 추종 로봇이 레퍼런스 로봇인 선도 로봇을 추종하는 방법에 대해 설명하기로 한다.BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an adaptive lead-tracking cluster control method and apparatus for a plurality of mobile robots having an unknown skidding phenomenon and a slipping phenomenon. Each of the mobile robots described below includes at least one leading robot and at least one following robot. Hereinafter, a method in which the following robot follows a leading robot, which is a reference robot, will be described.

또한, 이하에서 설명되는 각 추종 로봇은 스키딩과 슬리핑 측정을 위한 별도의 센서를 구비하지 않은 상태에서 선도 로봇의 스키딩과 슬리핑 현상을 보상하여 추종 로봇이 선도 로봇과 일정 거리/각도를 유지하며 선도 로봇을 추종할 수 있다. In addition, each following robot described below compensates for the skidding and sleeping phenomenon of the leading robot without any separate sensor for the skidding and sleeping measurement, so that the following robot maintains a predetermined distance / angle from the leading robot, Can be followed.

이하, 본 발명의 실시예를 첨부한 도면들을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 제1 실시예에 따른 추종 로봇의 구성을 개략적으로 도시한 도면이다. FIG. 1 is a view schematically showing the configuration of a following robot according to the first embodiment.

도 1을 참조하면, 제1 실시예에 따른 추종 로봇은 센서(110)와 제어기(115)를 포함하여 구성된다. 또한, 추종 로봇은 선도 로봇과 마찬가지로 미지의 스키딩과 슬리핑 현상이 존재하는 것을 가정하기로 한다.Referring to FIG. 1, the tracking robot according to the first embodiment includes a sensor 110 and a controller 115. It is assumed that the following robot, like the leading robot, has an unknown skidding and a sleeping phenomenon.

센서(110)는 선도 로봇의 거리를 측정하는 기능을 한다.The sensor 110 measures the distance of the leading robot.

제어기(115)는 미지의 스키딩 현상과 슬리핑 현상이 존재하는 상태에서, 추종 로봇이 선도 로봇에 대해 일정 거리와 각도를 유지하며 선도 로봇을 추종할 수 있도록 추종 로봇을 움직이도록 제어하는 기능을 한다. 여기서, 일정 거리는 예를 들어, 50cm, 1m, 10m 등일 수 있으며, 일정 각도는 예를 들어, 15도, 30도 등일 수 있다. 이러한 일정 거리 및 일정 각도는 사용자에 의해 추종 로봇에 임의로 설정될 수 있다.The controller 115 controls the follower robot to move the follower robot so that the follower robot can follow the leading robot while maintaining a certain distance and angle with respect to the leading robot in a state where there is an unknown skidding phenomenon and a sleeping phenomenon. Here, the predetermined distance may be, for example, 50 cm, 1 m, 10 m, and the like, for example, 15 degrees, 30 degrees, and the like. The predetermined distance and the predetermined angle may be arbitrarily set by the user in the following robot.

또한, 스키딩 현상은 선도 로봇, 추종 로봇 각각의 바퀴가 미끄러지는 현상을 나타내고, 슬리핑 현상은 선도 로봇, 추종 로봇 각각의 바퀴가 헛도는 현상을 나타낸다. 본 발명의 추종 로봇과 선도 로봇은 각각 스키딩 현상과 슬리핑 현상을 고려하므로, 제어기(115)는 스키딩 현상과 슬리핑 현상에 따른 기구학 모델을 적용하여 선도 로봇에 대한 예측 위치를 계산하고, 선도 로봇의 측정된 거리에 기반하여 선도 로봇으로부터 일정 거리와 각도를 유지하도록 스키딩 현상과 슬리핑 현상에 따른 기구학 모델을 적용한 추종 로봇의 예측 위치를 계산할 수 있다. 이어, 제어기(115)는 선도 로봇의 예측 위치와 추종 로봇의 예측 위치를 기반으로 위치와 방향 에러를 포함하는 2차원 에러 표면값을 계산한 후, 이를 기반으로 선도 로봇의 스키딩 현상과 슬리핑 현상을 보상하여 추종 로봇이 선도 로봇을 추종하도록 움직이게 제어할 수 있다. 이에 대해서는 하기의 설명에 의해 보다 명확히 이해될 것이다.
Also, the skidding phenomenon indicates a phenomenon in which the wheels of the leading robot and the following robot slip, and the sleeping phenomenon indicates that the wheels of the leading robot and the following robot are idle. The controller 115 calculates the predicted position for the leading robot by applying the kinematic model according to the skidding phenomenon and the sleeping phenomenon, and calculates the predicted position of the leading robot The predicted position of the tracking robot applying the kinematic model according to the skipping phenomenon and the sleeping phenomenon can be calculated so as to maintain a certain distance and angle from the leading robot based on the distance. Next, the controller 115 calculates a two-dimensional error surface value including position and direction errors based on the predicted position of the leading robot and the predicted position of the following robot, It is possible to control the follower robot to move to follow the leading robot. This will be more clearly understood from the following description.

도 2는 제1 실시예에 따른 선도 로봇을 추종하는 추종 로봇의 제어 방법을 나타낸 순서도이고, 도 3은 제1 실시예에 따른 두 로봇의 선도-추종 환경을 설명하기 위해 도시한 도면이다.FIG. 2 is a flowchart showing a control method of the following robot following the first embodiment of the present invention, and FIG. 3 is a view for explaining a lead-following environment of two robots according to the first embodiment.

단계 210에서 추종 로봇은 선도 로봇과 추종 로봇 사이의 거리 정보를 획득한다.In step 210, the following robot acquires distance information between the leading robot and the following robot.

예를 들어, 추종 로봇은 선도 로봇과 추종 로봇 사이의 거리 정보를 측정할 수 있는 센서를 구비하고 있으며, 이를 기반으로 선도 로봇과의 거리 정보를 측정할 수 있다.For example, the following robot includes a sensor capable of measuring distance information between the leading robot and the following robot, and the distance information with the leading robot can be measured based on the sensor.

단계 215에서 추종 로봇은 선도 로봇의 위치에 스키딩 현상과 슬리핑 현상에 따른 기구학 모델을 적용하여 선도 로봇에 대한 예측 위치를 계산한다.In step 215, the tracking robot calculates a predicted position for the leading robot by applying a skid phenomenon and a sleeping phenomenon to the position of the leading robot.

단계 220에서 추종 로봇은 추종 로봇의 위치에 스키딩과 슬리핑 현상에 따른 기구학적 모델을 적용하여 선도 로봇의 획득된 거리 정보에 기반하여 정해진 거리와 각도를 유지하는 추종 로봇의 예측 위치를 계산한다.In step 220, the following robot applies a kinematic model according to the skidding and sleeping phenomenon to the position of the following robot, and calculates a predicted position of the following robot that maintains a predetermined distance and angle based on the obtained distance information of the leading robot.

단계 225에서 추종 로봇은 선도 로봇의 예측 위치와 추종 로봇의 예측 위치를 이용하여 위치와 방향 에러에 대한 2차원 에러 표면값을 구한다. 이때, 추종 로봇은 2차원 에러 표면값을 반복적으로 계산할 수 있으며, 2차원 에러 표면값이 최소값(예를 들어, 0(s=0))이 되도록 계산할 수 있다. In step 225, the tracking robot obtains a two-dimensional error surface value for position and direction errors using the predicted position of the leading robot and the predicted position of the following robot. At this time, the following robot can repeatedly calculate the two-dimensional error surface value, and calculate the two-dimensional error surface value to be a minimum value (for example, 0 (s = 0)).

단계 230에서 추종 로봇은 구해진 2차원 에러 표면값을 이용하여 선도 로봇의 스키딩 현상 및 슬리핑 현상을 보상하여 추종 로봇이 선도 로봇과 정해진 거리와 각도를 유지하며 상기 선도 로봇을 추종하는 추종 로봇의 제어 입력을 구한다.In step 230, the following robot compensates for the skidding phenomenon and the sleeping phenomenon of the leading robot using the obtained two-dimensional error surface value, so that the following robot maintains the predetermined distance and angle with the leading robot, .

이하, 선도 로봇을 추종하는 추종 로봇의 군집 제어를 위한 제어 입력을 구하는 방법에 대해 상세히 설명하기로 한다.Hereinafter, a method for obtaining a control input for the cluster control of the following robot following the leading robot will be described in detail.

우선, 스키딩과 슬리핑 현상이 존재하는 이동 로봇의 기구학적/동역학적 모델을 수학식으로 나타내면 수학식 1 및 수학식 2와 같다. 여기서, 기구학적 모델은 로봇의 특정한 자세를 기하학적으로 나타낸 것을 의미한다. 이와 같은 기구학적 모델은 수학식 1과 같다. First, the kinematic / dynamic model of a mobile robot having a skidding and a sleeping phenomenon can be expressed by Equations (1) and (2). Here, the kinematic model is a geometric representation of a specific posture of the robot. This kinematic model is shown in Equation (1).

Figure 112015065771769-pat00020
Figure 112015065771769-pat00020

Figure 112015065771769-pat00021
Figure 112015065771769-pat00021

여기서,

Figure 112015065771769-pat00022
이고,
Figure 112015065771769-pat00023
이며,
Figure 112015065771769-pat00024
이고,
Figure 112015065771769-pat00025
이고,
Figure 112015065771769-pat00026
이며,here,
Figure 112015065771769-pat00022
ego,
Figure 112015065771769-pat00023
Lt;
Figure 112015065771769-pat00024
ego,
Figure 112015065771769-pat00025
ego,
Figure 112015065771769-pat00026
Lt;

Figure 112015065771769-pat00027
이고,
Figure 112015065771769-pat00027
ego,

Figure 112015065771769-pat00028
이며,
Figure 112015065771769-pat00029
이고,
Figure 112015065771769-pat00030
이다.
Figure 112015065771769-pat00028
Lt;
Figure 112015065771769-pat00029
ego,
Figure 112015065771769-pat00030
to be.

또한,

Figure 112015065771769-pat00031
는 이동 로봇의 넓이를 나타내고,
Figure 112015065771769-pat00032
은 휠의 지름을 나타내며,
Figure 112015065771769-pat00033
는 이동 로봇의 무게 중심과 왼쪽 휠과 오른쪽 휠 사이의 중심점간의 거리를 나타낸다.Also,
Figure 112015065771769-pat00031
Represents the width of the mobile robot,
Figure 112015065771769-pat00032
Represents the diameter of the wheel,
Figure 112015065771769-pat00033
Represents the distance between the center of gravity of the mobile robot and the center point between the left wheel and the right wheel.

또한,

Figure 112015065771769-pat00034
와
Figure 112015065771769-pat00035
는 각각 이동 로봇 본체의 질량과 모터를 포함하는 휠의 질량을 나타낸다.
Figure 112015065771769-pat00036
,
Figure 112015065771769-pat00037
,
Figure 112015065771769-pat00038
은 각각 수직축에 대한 이동 로봇 본체의 관성 모멘트, 휠 축에 대한 모터를 포함하는 휠의 관성 모멘트, 휠 직경에 대한 모터를 포함하는 휠의 관성 모멘트를 나타낸다.
Figure 112015065771769-pat00039
는 두 구동 휠간의 중심점의 좌표를 나타내고,
Figure 112015065771769-pat00040
는 이동 로봇의 방향각(heading angle)을 나타내고,
Figure 112015065771769-pat00041
과
Figure 112015065771769-pat00042
는 각각 이동 로봇의 선속도와 각속도를 나타낸다. 또한,
Figure 112015065771769-pat00043
는 종 슬립 속도를 나타내고,
Figure 112015065771769-pat00044
는 휠의 미끄러짐에 의해 야기되는 요 레이트를 나타내며,
Figure 112015065771769-pat00045
이고,
Figure 112015065771769-pat00046
는 측면 스키딩 속도를 나타내고,
Figure 112015065771769-pat00047
는 휠에 적용되는 제어 토크(control torque)를 나타낸다.Also,
Figure 112015065771769-pat00034
Wow
Figure 112015065771769-pat00035
Represent the mass of the mobile robot body and the mass of the wheel including the motor, respectively.
Figure 112015065771769-pat00036
,
Figure 112015065771769-pat00037
,
Figure 112015065771769-pat00038
Respectively represent the moment of inertia of the mobile robot body with respect to the vertical axis, the moment of inertia of the wheel including the motor with respect to the wheel axis, and the moment of inertia of the wheel including the motor with respect to the wheel diameter.
Figure 112015065771769-pat00039
Represents the coordinates of the center point between the two drive wheels,
Figure 112015065771769-pat00040
Represents the heading angle of the mobile robot,
Figure 112015065771769-pat00041
and
Figure 112015065771769-pat00042
Represent the linear velocity and angular velocity of the mobile robot, respectively. Also,
Figure 112015065771769-pat00043
Represents the longitudinal slip velocity,
Figure 112015065771769-pat00044
Represents the yaw rate caused by the slippage of the wheel,
Figure 112015065771769-pat00045
ego,
Figure 112015065771769-pat00046
Represents the side skidding speed,
Figure 112015065771769-pat00047
Represents the control torque applied to the wheel.

가정 1: 스키딩과 슬리핑 섭동(perturbation)

Figure 112015065771769-pat00048
,
Figure 112015065771769-pat00049
및
Figure 112015065771769-pat00050
는
Figure 112015065771769-pat00051
로 유계되고,
Figure 112015065771769-pat00052
는
Figure 112015065771769-pat00053
인 미지의 양의 상수이고, 첫번째 변량은
Figure 112015065771769-pat00054
로 유계된다. Assumption 1: skimming and sleeping perturbation
Figure 112015065771769-pat00048
,
Figure 112015065771769-pat00049
And
Figure 112015065771769-pat00050
The
Figure 112015065771769-pat00051
Respectively,
Figure 112015065771769-pat00052
The
Figure 112015065771769-pat00053
The positive constant of the unknown, and the first variance
Figure 112015065771769-pat00054
Respectively.

또한,

Figure 112015065771769-pat00055
는
Figure 112015065771769-pat00056
이며,
Figure 112015065771769-pat00057
조건을 포함하는 미지의 양의 상수이다.
Also,
Figure 112015065771769-pat00055
The
Figure 112015065771769-pat00056
Lt;
Figure 112015065771769-pat00057
It is an unknown quantity constant that contains the condition.

Remark 1: 미지의 유계가 적응적 기술에 의해 예측되기 때문에 군집 제어기 설계에서 스키딩 현상과 슬리핑 현상에 따른 변화에 의한 유계에 대한 지식이 요구되지 않는다. 유계는 단지 제어 시스템의 안정성을 증명하기 위해 이용된다.Remark 1: Because unknown curve is predicted by adaptive technique, knowledge of curve due to slipping phenomenon and slipping phenomenon is not required in cluster controller design. The flux is only used to demonstrate the stability of the control system.

수학식 1 및 2는 이동 로봇의 기구학적/동역학적 모델을 수학식으로 나타낸 것이다. 이미 전술한 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 선도 로봇과 추종 로봇은 각각 스키딩 현상과 슬리핑 현상이 존재하는 것을 가정하고 있다.Equations (1) and (2) represent kinematic / dynamic models of a mobile robot in mathematical form. As described above, it is assumed that the leading robot and the following robot according to the embodiment of the present invention have a skidding phenomenon and a sleeping phenomenon, respectively.

군집 제어를 위해, 실제 로봇 대신 가상 로봇 개념을 적용하여 설명하기로 한다. 이를 위해, 도 3을 참조하여, 가상 선도 로봇(

Figure 112015065771769-pat00058
)의 위치(
Figure 112015065771769-pat00059
)는 실제 로봇(
Figure 112015065771769-pat00060
)의 중심(
Figure 112015065771769-pat00061
)으로부터
Figure 112015065771769-pat00062
거리에 위치하고 있는 것을 가정하기로 한다.For the cluster control, the virtual robot concept will be explained instead of the actual robot. To this end, referring to Fig. 3, the virtual leading robot
Figure 112015065771769-pat00058
) Position
Figure 112015065771769-pat00059
) Is an actual robot
Figure 112015065771769-pat00060
) Center of
Figure 112015065771769-pat00061
) From
Figure 112015065771769-pat00062
It is assumed that it is located at a distance.

이를 수학식으로 정리하면 수학식 3과 같다.This is expressed by the following equation (3).

Figure 112015065771769-pat00063
Figure 112015065771769-pat00063

여기서,

Figure 112015065771769-pat00064
이고,
Figure 112015065771769-pat00065
과
Figure 112015065771769-pat00066
은 각각 리더에 대한 추종 로봇의 원하는 거리와 각도를 나타낸다. 그러므로, 가상 선도 로봇의 위치에 스키딩 현상과 슬리핑을 나타내는 기구학 모델을 적용하면 수학식 3의 변량은 수학식 4와 같이 정리될 수 있다.here,
Figure 112015065771769-pat00064
ego,
Figure 112015065771769-pat00065
and
Figure 112015065771769-pat00066
Represents the desired distance and angle of the following robot to the leader, respectively. Therefore, if a kinematic model representing the skidding phenomenon and the sleeping is applied to the position of the virtual leading robot, the variance of Equation (3) can be summarized as Equation (4).

Figure 112015065771769-pat00067
Figure 112015065771769-pat00067

또한, 도 3에 도시된 바와 같이, 가상 추종 로봇(

Figure 112015065771769-pat00068
)의 위치(
Figure 112015065771769-pat00069
)는 실체 추종 로봇(
Figure 112015065771769-pat00070
)의 중심(
Figure 112015065771769-pat00071
)으로부터
Figure 112015065771769-pat00072
거리에 위치해 있으며, 이를 수학식으로 표현하면 수학식 5와 같이 나타낼 수 있다. 이때, 가상 추종 로봇은 가상 선도 로봇과 정해진 거리와 각도 떨어져 있는 것을 가정하기로 한다.Further, as shown in Fig. 3, the virtual follower robot
Figure 112015065771769-pat00068
) Position
Figure 112015065771769-pat00069
) Is an entity tracking robot
Figure 112015065771769-pat00070
) Center of
Figure 112015065771769-pat00071
) From
Figure 112015065771769-pat00072
And can be represented by the following equation (5). At this time, it is assumed that the virtual follower robot is separated from the virtual lead robot by a predetermined distance and angle.

Figure 112015065771769-pat00073
Figure 112015065771769-pat00073

여기서,

Figure 112015065771769-pat00074
이며, 가상 추종 로봇의 위치에 스키딩과 슬리핑을 나타내는 기구학을 적용하면 수학식 5의 변량은 수학식 6과 같이 정리될 수 있다.here,
Figure 112015065771769-pat00074
And the kinematics representing skidding and sleeping are applied to the position of the virtual tracking robot, the variance of Equation (5) can be summarized as Equation (6).

Figure 112015065771769-pat00075
Figure 112015065771769-pat00075

가정 2: 선도 로봇의 속도(

Figure 112015065771769-pat00076
),
Figure 112015065771769-pat00077
, 그리고 첫번째 변량은 이용가능하고, 유게되어 있다.
Assumption 2: Speed of leading robot (
Figure 112015065771769-pat00076
),
Figure 112015065771769-pat00077
, And the first variance is available, and is maintained.

Remark 2: 리더의 속도의 유계에 대한 가정2는 선도-추종 군집 제어 분야에서는 일반적이고, 합리적이다. 선도-추종 군집 기술에서, 선도 로봇은 추종 로봇의 레퍼런스 로봇의 역할을 수행한다.Remark 2: Assumption 2 of the velocity of the leader's velocity is common and reasonable in the field of lead-follower cluster control. In the lead - follower clustering technique, the leading robot performs the role of the reference robot of the following robot.

만일 선도 로봇의 속도가 유계되어 있지 않다면, 추종 로봇은 선도 로봇을 추적할 수 없다. 더구나,

Figure 112015065771769-pat00078
는 안정성 문제는 고려하지 않고, 단지 원하는 군집 추종 문제에 집중되어 있음을 의미한다.If the speed of the leading robot is not related, the following robot can not track the leading robot. Moreover,
Figure 112015065771769-pat00078
Means that the stability problem is not taken into account but is focused only on the desired cluster follow-up problem.

본 발명의 일 실시예에 따른 추종 로봇의 제어 목적은 미지의 스키딩 현상과 슬리핑 현상이 존재하는 상태에서, 실제 추종 로봇이 실제 선도 로봇에 대해 원하는 거리와 각도를 유지하도록 가상 선도 로봇를 추종하도록 가상 추종 로봇을 움직이는 것이다.The control object of the tracking robot according to an embodiment of the present invention is to control the follower robot so that the actual following robot keeps a desired distance and angle with respect to the actual leading robot in a state in which there is an unknown skidding phenomenon and a sleeping phenomenon, It is moving the robot.

스키딩과 슬리핑이 존재하는 가상 선도 로봇(

Figure 112015065771769-pat00079
)과 가상 추종 로봇(
Figure 112015065771769-pat00080
)사이의 추종 에러는 수학식 7이 나타낼 수 있다.A virtual lead robot with skidding and sleeping (
Figure 112015065771769-pat00079
) And a virtual tracking robot
Figure 112015065771769-pat00080
) Can be expressed by Equation (7).

Figure 112015065771769-pat00081
Figure 112015065771769-pat00081

추종 에러에 기반하여 위치 에러와 방향 에러를 포함하는 2차원 에러 표면값(

Figure 112015065771769-pat00082
)은 수학식 8과 같이 나타낼 수 있다.Based on the tracking error, a two-dimensional error surface value including position error and direction error (
Figure 112015065771769-pat00082
) Can be expressed by Equation (8).

Figure 112015065771769-pat00083
Figure 112015065771769-pat00083

여기서,

Figure 112015065771769-pat00084
이고,
Figure 112015065771769-pat00085
이며,
Figure 112015065771769-pat00086
는 설계 상수를 나타낸다. 수학식 3 내지 6을 적용하면, 에러 동역학에 대한 미분은 수학식 9와 같이 정리될 수 있다.here,
Figure 112015065771769-pat00084
ego,
Figure 112015065771769-pat00085
Lt;
Figure 112015065771769-pat00086
Represents a design constant. By applying Equations (3) to (6), the differential for error dynamics can be summarized as Equation (9).

Figure 112015065771769-pat00087
Figure 112015065771769-pat00087

여기서,

Figure 112015065771769-pat00088
이고,
Figure 112015065771769-pat00089
이며,
Figure 112015065771769-pat00090
이고,
Figure 112015065771769-pat00091
이며,
Figure 112015065771769-pat00092
이고,
Figure 112015065771769-pat00093
Figure 112015065771769-pat00094
이고,
Figure 112015065771769-pat00095
Figure 112015065771769-pat00096
이며, here,
Figure 112015065771769-pat00088
ego,
Figure 112015065771769-pat00089
Lt;
Figure 112015065771769-pat00090
ego,
Figure 112015065771769-pat00091
Lt;
Figure 112015065771769-pat00092
ego,
Figure 112015065771769-pat00093
Figure 112015065771769-pat00094
ego,
Figure 112015065771769-pat00095
Figure 112015065771769-pat00096
Lt;

Figure 112015065771769-pat00097
Figure 112015065771769-pat00098
Figure 112015065771769-pat00099
Figure 112015065771769-pat00100
Figure 112015065771769-pat00101
이고,
Figure 112015065771769-pat00102
Figure 112015065771769-pat00103
Figure 112015065771769-pat00104
Figure 112015065771769-pat00105
Figure 112015065771769-pat00106
이며,
Figure 112015065771769-pat00097
Figure 112015065771769-pat00098
Figure 112015065771769-pat00099
Figure 112015065771769-pat00100
Figure 112015065771769-pat00101
ego,
Figure 112015065771769-pat00102
Figure 112015065771769-pat00103
Figure 112015065771769-pat00104
Figure 112015065771769-pat00105
Figure 112015065771769-pat00106
Lt;

Figure 112015065771769-pat00107
이며,
Figure 112015065771769-pat00107
Lt;

Figure 112015065771769-pat00108
Figure 112015065771769-pat00109
이다.
Figure 112015065771769-pat00108
Figure 112015065771769-pat00109
to be.

여기서,

Figure 112015065771769-pat00110
은
Figure 112015065771769-pat00111
벡터 형태로 나타낼 수 있으며,
Figure 112015065771769-pat00112
이고,
Figure 112015065771769-pat00113
이며,
Figure 112015065771769-pat00114
이다.
here,
Figure 112015065771769-pat00110
silver
Figure 112015065771769-pat00111
Can be expressed in a vector form,
Figure 112015065771769-pat00112
ego,
Figure 112015065771769-pat00113
Lt;
Figure 112015065771769-pat00114
to be.

Remark 3: 수학식 9에서

Figure 112015065771769-pat00115
는 알려진 벡터이고,
Figure 112015065771769-pat00116
와
Figure 112015065771769-pat00117
에 포함된
Figure 112015065771769-pat00118
는 선도 로봇과 추종 로봇 사이의 미지의 스키딩 현상과 슬리핑 현상으로부터 파생되는 미지의 유계된 벡터와 메트릭스를 나타낸다. 그러므로, 벡터
Figure 112015065771769-pat00119
와
Figure 112015065771769-pat00120
에 포함된 매트릭스
Figure 112015065771769-pat00121
는 적응적 기술에 의해 조정될 수 있다.Remark 3: In Equation 9,
Figure 112015065771769-pat00115
Is a known vector,
Figure 112015065771769-pat00116
Wow
Figure 112015065771769-pat00117
Included in
Figure 112015065771769-pat00118
Represents the unknown vector and metric derived from the unknown skidding phenomenon and the sleeping phenomenon between the leading robot and the following robot. Therefore,
Figure 112015065771769-pat00119
Wow
Figure 112015065771769-pat00120
Matrix included in
Figure 112015065771769-pat00121
Can be adjusted by adaptive techniques.

따라서, 추종 로봇의 제어 입력(

Figure 112015065771769-pat00122
)은 수학식 10 같이 나타낼 수 있다.Therefore, the control input of the following robot
Figure 112015065771769-pat00122
) Can be expressed by Equation (10).

Figure 112015065771769-pat00123
Figure 112015065771769-pat00123

여기서,

Figure 112015065771769-pat00124
이고,
Figure 112015065771769-pat00125
이며,
Figure 112015065771769-pat00126
이고,
Figure 112015065771769-pat00127
이며,
Figure 112015065771769-pat00128
이고,
Figure 112015065771769-pat00129
는 양의 상수이고,
Figure 112015065771769-pat00130
는
Figure 112015065771769-pat00131
의 예측치이다. 여기서,
Figure 112015065771769-pat00132
이고,
Figure 112015065771769-pat00133
이며,
Figure 112015065771769-pat00134
이고,
Figure 112015065771769-pat00135
이다. 여기서,
Figure 112015065771769-pat00136
이고,
Figure 112015065771769-pat00137
이다. 또한,
Figure 112015065771769-pat00138
이다.here,
Figure 112015065771769-pat00124
ego,
Figure 112015065771769-pat00125
Lt;
Figure 112015065771769-pat00126
ego,
Figure 112015065771769-pat00127
Lt;
Figure 112015065771769-pat00128
ego,
Figure 112015065771769-pat00129
Is a positive constant,
Figure 112015065771769-pat00130
The
Figure 112015065771769-pat00131
. here,
Figure 112015065771769-pat00132
ego,
Figure 112015065771769-pat00133
Lt;
Figure 112015065771769-pat00134
ego,
Figure 112015065771769-pat00135
to be. here,
Figure 112015065771769-pat00136
ego,
Figure 112015065771769-pat00137
to be. Also,
Figure 112015065771769-pat00138
to be.

적응적 파라미터 벡터(

Figure 112015065771769-pat00139
)는 적응적 법칙에 따라 수학식 11에 의해 조정될 수 있다.The adaptive parameter vector (
Figure 112015065771769-pat00139
) Can be adjusted by Equation (11) according to an adaptive law.

Figure 112015065771769-pat00140
Figure 112015065771769-pat00140

여기서,

Figure 112015065771769-pat00141
이고,
Figure 112015065771769-pat00142
는
Figure 112015065771769-pat00143
-조정을 위한 양의 이득을 나타낸다.
here,
Figure 112015065771769-pat00141
ego,
Figure 112015065771769-pat00142
The
Figure 112015065771769-pat00143
- represents the positive gain for the adjustment.

Remark 4: 수학식 10의 제어 입력 수식에서

Figure 112015065771769-pat00144
항은
Figure 112015065771769-pat00145
일 때, 특이성 문제를 가지고 있다. 이 문제를 피하기 위해, 특정 환경을 위해
Figure 112015065771769-pat00146
대신 수학식 12를 사용한다.Remark 4: In the control input equation of Equation (10)
Figure 112015065771769-pat00144
The term
Figure 112015065771769-pat00145
, There is a specificity problem. In order to avoid this problem,
Figure 112015065771769-pat00146
Use Equation 12 instead.

Figure 112015065771769-pat00147
Figure 112015065771769-pat00147

여기서,

Figure 112015065771769-pat00148
는 충분히 작은 상수이다. 따라서, 가상 선도 로봇과 가상 추종 로봇의 개념을 사용하는 군집 제어 분야에서 일반적으로 널리 사용된다.
here,
Figure 112015065771769-pat00148
Is a sufficiently small constant. Therefore, virtual guidance is widely used in the field of cluster control using the concepts of robot and virtual follower robot.

정리 1: 미지의 스키딩 현상과 슬리핑 현상을 포함하는 추종 로봇은 적응적 법칙(수학식 11)을 포함하는 제어기(115)(수학식 10)에 의해 제어될 수 있다.Theorem 1: The following robot including the unknown skidding phenomenon and the sleeping phenomenon can be controlled by the controller 115 (Equation (10)) including the adaptive rule (Equation 11).

만일 제안된 제어 시스템이 가정 1 및 2를 만족하면, 추종 에러

Figure 112015065771769-pat00149
는 원점으로 수렴하며, 방향 에러는
Figure 112015065771769-pat00150
을 만족한다. 여기서,
Figure 112015065771769-pat00151
는 상수이다. 만일 추종 로봇이 회전하지 않는다면, 제어된 폐루프 시스템의 모든 신호가 궁극적으로 유계되는 동안, 스키딩 속도(
Figure 112015065771769-pat00152
)는
Figure 112015065771769-pat00153
이고, 방향 에러(
Figure 112015065771769-pat00154
)는 원점으로 수렴될 수 있다.If the proposed control system satisfies the assumptions 1 and 2,
Figure 112015065771769-pat00149
Converges to the origin, and the direction error converges to
Figure 112015065771769-pat00150
. here,
Figure 112015065771769-pat00151
Is a constant. If the following robot does not rotate, while all signals of the controlled closed loop system are ultimately engaged, the skidding speed (
Figure 112015065771769-pat00152
)
Figure 112015065771769-pat00153
, And direction error (
Figure 112015065771769-pat00154
) Can be converged to the origin.

그러므로 군집 에러(

Figure 112015065771769-pat00155
)와 방향 에러(
Figure 112015065771769-pat00156
)는 유계되고, 원하는 군집 제어가 성공적으로 수행될 수 있다.Therefore,
Figure 112015065771769-pat00155
) And direction error (
Figure 112015065771769-pat00156
Is distributed, and the desired cluster control can be successfully performed.

증명: 추종 로봇을 위한 동역학(수학식 2)로부터 수학식 13과 같은 추종 수식을 획득할 수 있다.Proof: From the kinematics for the following robot (Equation (2)), the following equation can be obtained as in Equation (13).

Figure 112015065771769-pat00157
Figure 112015065771769-pat00157

수학식 13을 수학식 9에 적용하면, 수학식 14와 같이 정리될 수 있다.Applying Equation (13) to Equation (9), it can be summarized as Equation (14).

Figure 112015065771769-pat00158
Figure 112015065771769-pat00158

리아프노프 함수(Lyapunov function)를 수학식 15와 같이 정의하자. We define the Lyapunov function as:

Figure 112015065771769-pat00159
Figure 112015065771769-pat00159

여기서,

Figure 112015065771769-pat00160
이다.here,
Figure 112015065771769-pat00160
to be.

수학식 14와 함께 수학식 15를 시간 미분으로 정리하면 수학식 16과 같다.Equation (14) and Equation (15) are summarized in terms of time differentiation.

Figure 112015065771769-pat00161
Figure 112015065771769-pat00161

수학식 10과 수학식 11을 사용하여 수학식 16은 수학식 17과 같이 재정리될 수 있다.Using Equation (10) and Equation (11), Equation (16) can be rearranged as Equation (17).

Figure 112015065771769-pat00162
Figure 112015065771769-pat00162

여기서,

Figure 112015065771769-pat00163
이고,
Figure 112015065771769-pat00164
이며,
Figure 112015065771769-pat00165
는
Figure 112015065771769-pat00166
의 고유치 중 최소값을 나타낸다. 수학식 17에
Figure 112015065771769-pat00167
을 곱하고,
Figure 112015065771769-pat00168
에 대해 적분하면 수학식 18과 같이 정리될 수 있다.here,
Figure 112015065771769-pat00163
ego,
Figure 112015065771769-pat00164
Lt;
Figure 112015065771769-pat00165
The
Figure 112015065771769-pat00166
Of the eigenvalues. In Equation 17
Figure 112015065771769-pat00167
Lt; / RTI >
Figure 112015065771769-pat00168
The following equation (18) can be obtained.

Figure 112015065771769-pat00169
Figure 112015065771769-pat00169

수학식 18에서,

Figure 112015065771769-pat00170
는 무한대인 시간으로,
Figure 112015065771769-pat00171
에 의해 유계될 수 있다.In Equation 18,
Figure 112015065771769-pat00170
It is infinite time,
Figure 112015065771769-pat00171
. ≪ / RTI >

그러므로, 모든 에러 신호

Figure 112015065771769-pat00172
와
Figure 112015065771769-pat00173
는 유계될 수 있다. 유계
Figure 112015065771769-pat00174
는
Figure 112015065771769-pat00175
,
Figure 112015065771769-pat00176
,
Figure 112015065771769-pat00177
와
Figure 112015065771769-pat00178
를 조절함으로써 인위적으로 작게 만들 수 있다.Therefore, all error signals
Figure 112015065771769-pat00172
Wow
Figure 112015065771769-pat00173
Can be resolved. Flow
Figure 112015065771769-pat00174
The
Figure 112015065771769-pat00175
,
Figure 112015065771769-pat00176
,
Figure 112015065771769-pat00177
Wow
Figure 112015065771769-pat00178
To make it artificially small.

따라서,

Figure 112015065771769-pat00179
,
Figure 112015065771769-pat00180
,
Figure 112015065771769-pat00181
및
Figure 112015065771769-pat00182
는 수렴될 수 있다.therefore,
Figure 112015065771769-pat00179
,
Figure 112015065771769-pat00180
,
Figure 112015065771769-pat00181
And
Figure 112015065771769-pat00182
Can be converged.

수학식 4와 수학식 6으로부터

Figure 112015065771769-pat00183
의 유계를 증명하면, 수학식 19, 수학식 20와 같은 수식을 얻을 수 있다.From equations (4) and (6)
Figure 112015065771769-pat00183
The equation (19) and (20) can be obtained.

Figure 112015065771769-pat00184
Figure 112015065771769-pat00184

Figure 112015065771769-pat00185
Figure 112015065771769-pat00185

수학식 19와 수학식 20으로부터,

Figure 112015065771769-pat00186
는 수학식 21과 같이 정의될 수 있다.From equations (19) and (20)
Figure 112015065771769-pat00186
Can be defined as: " (21) "

Figure 112015065771769-pat00187
Figure 112015065771769-pat00187

여기서,

Figure 112015065771769-pat00188
이다. 여기서,
Figure 112015065771769-pat00189
의 동역학은 수학식 22와 같다.here,
Figure 112015065771769-pat00188
to be. here,
Figure 112015065771769-pat00189
Is expressed by Equation (22).

Figure 112015065771769-pat00190
Figure 112015065771769-pat00190

여기서,

Figure 112015065771769-pat00191
이다.
Figure 112015065771769-pat00192
와
Figure 112015065771769-pat00193
이 유계된 후, 가정 1 및 2에 의해
Figure 112015065771769-pat00194
가 유계된다. 양의 정부호 함수(
Figure 112015065771769-pat00195
)를 고려하여 수학식 22를
Figure 112015065771769-pat00196
의 시간 변량으로 대체하면, 수학식 23과 같이 정리될 수 있다.here,
Figure 112015065771769-pat00191
to be.
Figure 112015065771769-pat00192
Wow
Figure 112015065771769-pat00193
After this has been accounted for, by assumptions 1 and 2
Figure 112015065771769-pat00194
. Positive positive arc function (
Figure 112015065771769-pat00195
(22) < RTI ID = 0.0 >
Figure 112015065771769-pat00196
The following equation (23) can be obtained.

Figure 112015065771769-pat00197
Figure 112015065771769-pat00197

여기서,

Figure 112015065771769-pat00198
이고,
Figure 112015065771769-pat00199
이며,
Figure 112015065771769-pat00200
는
Figure 112015065771769-pat00201
조건을 만족하는 집합이다. 여기서,
Figure 112015065771769-pat00202
이다. 따라서, 수학식 23으로부터
Figure 112015065771769-pat00203
는 유계될 수 있다.here,
Figure 112015065771769-pat00198
ego,
Figure 112015065771769-pat00199
Lt;
Figure 112015065771769-pat00200
The
Figure 112015065771769-pat00201
It is a set satisfying the condition. here,
Figure 112015065771769-pat00202
to be. Therefore, from Equation (23)
Figure 112015065771769-pat00203
Can be resolved.

수학식 21로부터,

Figure 112015065771769-pat00204
를 획득할 수 있다. 추종 에러
Figure 112015065771769-pat00205
의 변량이 수렴되므로,
Figure 112015065771769-pat00206
은 만족될 수 있다. 만일 추종 로봇이 회전하지 않는다면(예를 들어,
Figure 112015065771769-pat00207
), 스키딩 속도(
Figure 112015065771769-pat00208
)는
Figure 112015065771769-pat00209
이고, 방향 에러(
Figure 112015065771769-pat00210
)는 원점으로 수렴될 수 있다.
From equation (21)
Figure 112015065771769-pat00204
Can be obtained. Following error
Figure 112015065771769-pat00205
Is converged,
Figure 112015065771769-pat00206
Can be satisfied. If the following robot does not rotate (for example,
Figure 112015065771769-pat00207
), Skidding speed (
Figure 112015065771769-pat00208
)
Figure 112015065771769-pat00209
, And direction error (
Figure 112015065771769-pat00210
) Can be converged to the origin.

Remark 5: 제어기(115)는 리더와 추종 로봇간의 미지의 스키딩과 슬리핑 현상을 적응적으로 보상할 수 있는 적응적 제어 기술을 적용하고 있으므로, 센서 정보를 필요로 하지 않는다. 더욱이, 다수의 이동 로봇의 군집 제어에 미지의 스키딩과 슬리핑 문제를 확장하였다.Remark 5: The controller 115 does not need sensor information because it applies an adaptive control technique that can adaptively compensate for unknown skidding and sleeping phenomenon between the reader and the following robot. Furthermore, we have extended unknown skidding and sleeping problems to the cluster control of many mobile robots.

지금까지, 미지의 스키딩 현상과 슬리핑 현상이 존재하는 상태에서, 추종 로봇이 선도 로봇에 대해 일정 거리와 각도를 유지하며 선도 로봇을 추종할 수 있도록 추종 로봇을 움직이도록 제어할 수 있는 제어 입력을 구하고 이를 증명하는 내용에 대해 설명하였다.
Until now, in the state where the unknown skidding phenomenon and the sleeping phenomenon exist, the control input is obtained so that the follower robot can control the follower robot so as to follow the leading robot while maintaining a certain distance and angle with respect to the leading robot I explained the proof of this.

상술한 본 발명에 따른 미지의 스키딩과 슬리핑을 갖는 이동 로봇을 위한 적응적 선도-추종 군집 제어 방법은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현되는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체로는 컴퓨터 시스템에 의하여 해독될 수 있는 데이터가 저장된 모든 종류의 기록 매체를 포함한다. 예를 들어, ROM(Read Only Memory), RAM(Random Access Memory), 자기 테이프, 자기 디스크, 플래쉬 메모리, 광 데이터 저장장치 등이 있을 수 있다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 통신망으로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 읽을 수 있는 코드로서 저장되고 실행될 수 있다.
The adaptive guidance-tracking cluster control method for a mobile robot having unknown skidding and sleeping according to the present invention can be implemented as a computer-readable code on a computer-readable recording medium. The computer-readable recording medium includes all kinds of recording media storing data that can be decoded by a computer system. For example, it may be a ROM (Read Only Memory), a RAM (Random Access Memory), a magnetic tape, a magnetic disk, a flash memory, an optical data storage device, or the like. In addition, the computer-readable recording medium may be distributed and executed in a computer system connected to a computer network, and may be stored and executed as a code readable in a distributed manner.

상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
It will be apparent to those skilled in the art that various modifications and variations can be made in the present invention without departing from the spirit or scope of the invention as defined in the appended claims. It will be understood that the invention may be varied and varied without departing from the scope of the invention.

110: 센서
115: 제어기110: sensor
115:

Claims (9)

선도 로봇을 추종하는 각 추종 로봇의 제어 방법에 있어서,
상기 선도 로봇과 상기 추종 로봇 사이의 거리 정보를 획득하는 단계; 및
상기 선도 로봇과 상기 추종 로봇 사이의 획득된 거리 정보에 기초로, 상기 추종 로봇이 상기 선도 로봇과 미리 정해진 거리를 유지하며 상기 추종 로봇이 상기 선도 로봇을 추종하도록, 상기 선도 로봇과 상기 추종 로봇의 스키딩(skidding) 현상과 상기 선도 로봇과 상기 추종 로봇의 슬리핑(slipping) 현상을 고려하여, 상기 추종 로봇의 제어 입력을 구하는 단계를 포함하되,
상기 추종 로봇의 제어 입력을 구하는 단계는,
상기 선도 로봇의 스키딩 현상과 슬리핑 현상에 의해 발생되는 정보에 기구학 및 동역학 모델을 적용하여 상기 선도 로봇의 현재 위치에서 상기 선도 로봇의 예측 위치를 계산하는 단계;
상기 추종 로봇의 스키딩 현상과 슬리핑 현상에 의해 발생되는 정보에 기구학 및 동역학 모델을 적용하고, 상기 추종 로봇과 상기 선도 로봇 사이의 거리를 기초로 미리 정해진 거리와 각도를 유지하도록 상기 추종 로봇의 현재 위치에서 상기 추종 로봇의 예측 위치를 계산하는 단계;
상기 선도 로봇의 예측 위치와 상기 추종 로봇의 예측 위치를 이용하여 위치 에러와 방향 에러에 대한 2차원 에러 표면값을 구하는 단계; 및
상기 구해진 2차원 에러 표면값을 이용하여 상기 선도 로봇의 스키딩 현상 및 슬리핑 현상에 의해 발생되는 정보를 보상하여, 상기 추종 로봇이 상기 선도 로봇과 정해진 거리와 각도를 유지하며 상기 선도 로봇을 추종하도록 상기 추종 로봇의 제어 입력을 구하는 단계를 포함하되,
상기 각도는 상기 추종 로봇과 상기 선도 로봇 사이의 각도이며,
상기 스키딩 현상은 상기 선도 로봇 및 상기 추종 로봇 각각의 바퀴 미끄러짐을 나타내고, 상기 슬리핑 현상은 상기 선도 로봇 및 상기 추종 로봇 각각의 바퀴가 헛도는 것을 나타내며,
상기 기구학 및 동역학 모델은 각각 아래의 수학식1 및 2와 같으며,
[수학식 1]
Figure 112015129322076-pat00233

[수학식 2]
Figure 112015129322076-pat00234

여기서,
Figure 112015129322076-pat00235
이고,
Figure 112015129322076-pat00236
이며,
Figure 112015129322076-pat00237
이고,
Figure 112015129322076-pat00238
이고,
Figure 112015129322076-pat00239
이며,
Figure 112015129322076-pat00240
이고,
Figure 112015129322076-pat00241
이며,
Figure 112015129322076-pat00242
이고,
Figure 112015129322076-pat00243
이고,
Figure 112015129322076-pat00244
는 이동 로봇의 넓이를 나타내고,
Figure 112015129322076-pat00245
은 휠의 지름을 나타내며,
Figure 112015129322076-pat00246
는 이동 로봇의 무게 중심과 왼쪽 휠과 오른쪽 휠 사이의 중심점간의 거리를 나타내고,
또한,
Figure 112015129322076-pat00247
와
Figure 112015129322076-pat00248
는 각각 이동 로봇 본체의 질량과 모터를 포함하는 휠의 질량을 나타내고,
Figure 112015129322076-pat00249
,
Figure 112015129322076-pat00250
,
Figure 112015129322076-pat00251
은 각각 수직축에 대한 이동 로봇 본체의 관성 모멘트, 휠 축에 대한 모터를 포함하는 휠의 관성 모멘트, 휠 직경에 대한 모터를 포함하는 휠의 관성 모멘트를 나타내고,
Figure 112015129322076-pat00252
는 두 구동 휠간의 중심점의 좌표를 나타내고,
Figure 112015129322076-pat00253
는 이동 로봇의 방향각(heading angle)을 나타내고,
Figure 112015129322076-pat00254
과
Figure 112015129322076-pat00255
는 각각 이동 로봇의 선속도와 각속도를 나타내고, 또한,
Figure 112015129322076-pat00256
는 종 슬립 속도를 나타내고,
Figure 112015129322076-pat00257
는 휠의 미끄러짐에 의해 야기되는 요 레이트를 나타내며,
Figure 112015129322076-pat00258
이고,
Figure 112015129322076-pat00259
는 측면 스키딩 속도를 나타내고,
Figure 112015129322076-pat00260
는 휠에 적용되는 제어 토크(control torque)이며,
상기 추종 로봇의 제어 입력은 상기 추종 로봇의 기구학 및 동역학 모델을 모두 고려하여 결정되는 제어 토크(
Figure 112015129322076-pat00261
)이고, 상기 제어 토크는 아래의 수학식 10에 따라 결정되고,
[수학식 10]
Figure 112015129322076-pat00262

여기서,
Figure 112015129322076-pat00263
이고,
Figure 112015129322076-pat00264
이며,
Figure 112015129322076-pat00265
이고,
Figure 112015129322076-pat00266
이며,
Figure 112015129322076-pat00267
이고,
Figure 112015129322076-pat00268
는 양의 상수이고,
Figure 112015129322076-pat00269
는
Figure 112015129322076-pat00270
의 예측치이고, 여기서,
Figure 112015129322076-pat00271
이고,
Figure 112015129322076-pat00272
이며,
Figure 112015129322076-pat00273
이고,
Figure 112015129322076-pat00274
이고, 여기서,
Figure 112015129322076-pat00275
이고,
Figure 112015129322076-pat00276
이고, 또한,
Figure 112015129322076-pat00277
임
적응적 파라미터 벡터(
Figure 112015129322076-pat00278
)는 적응적 법칙에 따라 하기의 수학식에 의해 조정되고,
[수학식 11]
Figure 112015129322076-pat00279

여기서,
Figure 112015129322076-pat00280
이고,
Figure 112015129322076-pat00281
는
Figure 112015129322076-pat00282
-조정을 위한 양의 이득인 것을 특징으로 하는 특징으로 하는 추종 로봇의 제어 방법.
A control method of each following robot following a leading robot,
Obtaining distance information between the leading robot and the following robot; And
Wherein the tracking robot and the following robot are controlled so that the following robot keeps a predetermined distance from the leading robot and follows the leading robot based on the obtained distance information between the leading robot and the following tracking robot And obtaining a control input of the tracking robot in consideration of a skidding phenomenon and a slipping phenomenon of the leading robot and the following tracking robot,
Wherein the step of obtaining the control input of the tracking robot comprises:
Calculating a predicted position of the leading robot at a current position of the leading robot by applying a kinematic and dynamic model to information generated by a skidding phenomenon and a sleeping phenomenon of the leading robot;
A kinematic and kinetic model is applied to information generated by a skidding phenomenon and a sleeping phenomenon of the following robot and a current position of the follower robot to maintain a predetermined distance and an angle based on a distance between the following robot and the leading robot Calculating a predicted position of the following robot in the robot;
Obtaining a two-dimensional error surface value for a position error and a direction error using the predicted position of the leading robot and the predicted position of the following robot; And
Wherein the controller is configured to compensate information generated by a skidding phenomenon and a sleeping phenomenon of the lead robot using the obtained two-dimensional error surface value so that the follower robot maintains a predetermined distance and angle with the lead robot, Obtaining a control input of the following robot,
Wherein the angle is an angle between the following robot and the lead robot,
Wherein the skidding phenomenon indicates a wheel slip of each of the lead robot and the following robot, and the sleeping phenomenon indicates that the wheels of the leading robot and the following robot are idle,
The kinematic and kinetic models are respectively as shown in equations (1) and (2) below,
[Equation 1]
Figure 112015129322076-pat00233

&Quot; (2) "
Figure 112015129322076-pat00234

here,
Figure 112015129322076-pat00235
ego,
Figure 112015129322076-pat00236
Lt;
Figure 112015129322076-pat00237
ego,
Figure 112015129322076-pat00238
ego,
Figure 112015129322076-pat00239
Lt;
Figure 112015129322076-pat00240
ego,
Figure 112015129322076-pat00241
Lt;
Figure 112015129322076-pat00242
ego,
Figure 112015129322076-pat00243
ego,
Figure 112015129322076-pat00244
Represents the width of the mobile robot,
Figure 112015129322076-pat00245
Represents the diameter of the wheel,
Figure 112015129322076-pat00246
Represents the distance between the center of gravity of the mobile robot and the center point between the left wheel and the right wheel,
Also,
Figure 112015129322076-pat00247
Wow
Figure 112015129322076-pat00248
Respectively represent the mass of the mobile robot body and the mass of the wheel including the motor,
Figure 112015129322076-pat00249
,
Figure 112015129322076-pat00250
,
Figure 112015129322076-pat00251
Respectively represent the moment of inertia of the mobile robot body with respect to the vertical axis, the moment of inertia of the wheel including the motor with respect to the wheel axis, and the moment of inertia of the wheel including the motor with respect to the wheel diameter,
Figure 112015129322076-pat00252
Represents the coordinates of the center point between the two drive wheels,
Figure 112015129322076-pat00253
Represents the heading angle of the mobile robot,
Figure 112015129322076-pat00254
and
Figure 112015129322076-pat00255
Represent the linear velocity and the angular velocity of the mobile robot, respectively,
Figure 112015129322076-pat00256
Represents the longitudinal slip velocity,
Figure 112015129322076-pat00257
Represents the yaw rate caused by the slippage of the wheel,
Figure 112015129322076-pat00258
ego,
Figure 112015129322076-pat00259
Represents the side skidding speed,
Figure 112015129322076-pat00260
Is the control torque applied to the wheel,
Wherein the control input of the following robot is determined based on both the kinematic and kinetic models of the following robot
Figure 112015129322076-pat00261
), The control torque is determined according to the following equation (10)
&Quot; (10) "
Figure 112015129322076-pat00262

here,
Figure 112015129322076-pat00263
ego,
Figure 112015129322076-pat00264
Lt;
Figure 112015129322076-pat00265
ego,
Figure 112015129322076-pat00266
Lt;
Figure 112015129322076-pat00267
ego,
Figure 112015129322076-pat00268
Is a positive constant,
Figure 112015129322076-pat00269
The
Figure 112015129322076-pat00270
≪ / RTI >
Figure 112015129322076-pat00271
ego,
Figure 112015129322076-pat00272
Lt;
Figure 112015129322076-pat00273
ego,
Figure 112015129322076-pat00274
Lt; / RTI >
Figure 112015129322076-pat00275
ego,
Figure 112015129322076-pat00276
In addition,
Figure 112015129322076-pat00277
being
The adaptive parameter vector (
Figure 112015129322076-pat00278
) Is adjusted according to the following equation according to an adaptive law,
&Quot; (11) "
Figure 112015129322076-pat00279

here,
Figure 112015129322076-pat00280
ego,
Figure 112015129322076-pat00281
The
Figure 112015129322076-pat00282
- a positive gain for the adjustment.
삭제delete 제1 항에 있어서,
상기 2차원 에러 표면값은 반복적으로 계산되되,
상기 2차원 에러 표면값을 이용하여 상기 선도 로봇의 스키딩 현상 및 슬리핑 현상에 의해 발생되는 정보를 보상하는 단계는,
상기 2차원 에러 표면값을 미리 정해진 설정값이 되도록 상기 추종 로봇의 예측 위치를 조정하는 특징으로 하는 추종 로봇의 제어 방법.
The method according to claim 1,
The two-dimensional error surface value is calculated repeatedly,
Wherein the step of compensating information generated by the skidding phenomenon and the sleeping phenomenon of the lead robot using the two-
Wherein the predicted position of the following robot is adjusted so that the two-dimensional error surface value becomes a predetermined set value.
제3 항에 있어서,
상기 미리 정해진 설정값은 음이 아닌 정수인 것을 특징으로 하는 추종 로봇의 제어 방법.
The method of claim 3,
Wherein the predetermined set value is a non-negative integer.
제1 항에 있어서,
상기 2차원 에러 표면값을 구하는 것은,
상기 선도 로봇의 위치와 상기 추종 로봇의 위치간의 추종 오차를 계산하는 단계;
상기 선도 로봇의 예측 위치와 상기 추종 로봇의 예측 위치 사이의 추종 예측 오차를 계산하는 단계; 및
상기 추종 오차와 상기 추종 예측 오차를 이용하여 상기 2차원 에러 표면값을 계산하는 단계를 포함하되,
상기 각각의 위치는 좌표와 방향을 각각 포함하는 것을 특징으로 하는 추종 로봇의 제어 방법.
The method according to claim 1,
To obtain the two-dimensional error surface value,
Calculating a tracking error between a position of the leading robot and a position of the following robot;
Calculating a tracking prediction error between a predicted position of the leading robot and a predicted position of the following robot; And
Calculating the two-dimensional error surface value using the tracking error and the tracking prediction error,
Wherein each of the positions includes coordinates and directions, respectively.
제1 항에 있어서,
상기 2차원 에러 표면값은 하기 수학식 8로 계산되는,
[수학식 8]
Figure 112015089953419-pat00211

-여기서,
Figure 112015089953419-pat00212
이고,
Figure 112015089953419-pat00213
이며,
Figure 112015089953419-pat00214
는 설계 상수이고,
Figure 112015089953419-pat00215
이고,
Figure 112015089953419-pat00216
이며, 상기 (
Figure 112015089953419-pat00217
,
Figure 112015089953419-pat00218
,
Figure 112015089953419-pat00219
)와 (
Figure 112015089953419-pat00220
,
Figure 112015089953419-pat00221
,
Figure 112015089953419-pat00222
)는 각각 선도 로봇과 추종 로봇의 위치로, x축/y축 좌표와 방향을 나타내며, (
Figure 112015089953419-pat00223
,
Figure 112015089953419-pat00224
,
Figure 112015089953419-pat00225
)와 (
Figure 112015089953419-pat00226
,
Figure 112015089953419-pat00227
,
Figure 112015089953419-pat00228
)는 각각 선도 로봇과 추종 로봇의 예측 위치로, x축/y축 좌표와 방향을 나타냄-, 추종 로봇의 제어 방법.
The method according to claim 1,
Wherein the two-dimensional error surface value is calculated by: < EMI ID =
&Quot; (8) "
Figure 112015089953419-pat00211

-here,
Figure 112015089953419-pat00212
ego,
Figure 112015089953419-pat00213
Lt;
Figure 112015089953419-pat00214
Is a design constant,
Figure 112015089953419-pat00215
ego,
Figure 112015089953419-pat00216
, And the (
Figure 112015089953419-pat00217
,
Figure 112015089953419-pat00218
,
Figure 112015089953419-pat00219
)Wow (
Figure 112015089953419-pat00220
,
Figure 112015089953419-pat00221
,
Figure 112015089953419-pat00222
) Are the positions of the leading robot and the following robot, respectively, indicating the x-axis / y-axis coordinate and direction, and
Figure 112015089953419-pat00223
,
Figure 112015089953419-pat00224
,
Figure 112015089953419-pat00225
)Wow (
Figure 112015089953419-pat00226
,
Figure 112015089953419-pat00227
,
Figure 112015089953419-pat00228
) Represents the predicted positions of the leading robot and the following robot, respectively, indicating the x-axis / y-axis coordinate and direction, and the control method of the following robot.
제1 항에 있어서,
상기 선도 로봇의 속도는
Figure 112015065771769-pat00229
으로 유계되어 있는 것을 특징으로 추종 로봇의 제어 방법.
The method according to claim 1,
The speed of the leading robot is
Figure 112015065771769-pat00229
Wherein the control unit is connected to the control unit.
제1항에 따른 단계를 수행하기 위해 컴퓨터가 판독 가능한 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
A computer program stored on a computer-readable medium for performing the steps of claim 1.
선도 로봇을 추종하는 추종 로봇에 있어서,
상기 선도 로봇과 상기 추종 로봇 사이의 거리 정보를 획득하는 센서; 및
상기 선도 로봇과 상기 추종 로봇 사이의 상기 획득된 거리 정보를 기초로, 상기 추종 로봇이 상기 선도 로봇과 미리 정해진 거리를 유지하며 상기 추종 로봇이 상기 선도 로봇을 추종하도록, 상기 선도 로봇과 상기 추종 로봇의 스키딩(skidding) 현상과 상기 선도 로봇과 상기 추종 로봇의 슬리핑(slipping) 현상을 고려하여 상기 추종 로봇의 제어 입력을 구하는 제어기를 포함하되,
상기 제어기는 상기 선도 로봇의 스키딩 현상과 슬리핑 현상에 의해 발생되는 정보에 기구학 및 동역학 모델을 적용하여 상기 선도 로봇의 현재 위치에서 상기 선도 로봇의 예측 위치를 계산하고, 상기 추종 로봇의 스키딩 현상과 슬리핑 현상에 의해 발생되는 정보에 기구학 및 동역학 모델을 적용하고, 상기 추종 로봇과 상기 선도 로봇 사이의 거리를 기초로 미리 정해진 거리와 각도를 유지하도록 상기 추종 로봇의 현재 위치에서 상기 추종 로봇의 예측 위치를 계산하며, 상기 선도 로봇의 예측 위치와 상기 추종 로봇의 예측 위치를 이용하여 위치 에러와 방향 에러에 대한 2차원 에러 표면값을 구하고, 상기 구해진 2차원 에러 표면값을 이용하여 상기 선도 로봇의 스키딩 현상 및 슬리핑 현상에 의해 발생되는 정보를 보상하여, 상기 추종 로봇이 상기 선도 로봇과 정해진 거리와 각도를 유지하며 상기 선도 로봇을 추종하도록 상기 추종 로봇의 제어 입력을 구하되,
상기 각도는 상기 추종 로봇과 상기 선도 로봇 사이의 각도이며,
상기 스키딩 현상은 상기 선도 로봇 및 상기 추종 로봇 각각의 바퀴 미끄러짐을 나타내고, 상기 슬리핑 현상은 상기 선도 로봇 및 상기 추종 로봇 각각의 바퀴가 헛도는 것을 나타내며,
상기 기구학 및 동역학 모델은 각각 아래의 수학식1 및 2와 같으며,
[수학식 1]
Figure 112015129322076-pat00283

[수학식 2]
Figure 112015129322076-pat00284

여기서,
Figure 112015129322076-pat00285
이고,
Figure 112015129322076-pat00286
이며,
Figure 112015129322076-pat00287
이고,
Figure 112015129322076-pat00288
이고,
Figure 112015129322076-pat00289
이며,
Figure 112015129322076-pat00290
이고,
Figure 112015129322076-pat00291
이며,
Figure 112015129322076-pat00292
이고,
Figure 112015129322076-pat00293
이고,
Figure 112015129322076-pat00294
는 이동 로봇의 넓이를 나타내고,
Figure 112015129322076-pat00295
은 휠의 지름을 나타내며,
Figure 112015129322076-pat00296
는 이동 로봇의 무게 중심과 왼쪽 휠과 오른쪽 휠 사이의 중심점간의 거리를 나타내고,
또한,
Figure 112015129322076-pat00297
와
Figure 112015129322076-pat00298
는 각각 이동 로봇 본체의 질량과 모터를 포함하는 휠의 질량을 나타내고,
Figure 112015129322076-pat00299
,
Figure 112015129322076-pat00300
,
Figure 112015129322076-pat00301
은 각각 수직축에 대한 이동 로봇 본체의 관성 모멘트, 휠 축에 대한 모터를 포함하는 휠의 관성 모멘트, 휠 직경에 대한 모터를 포함하는 휠의 관성 모멘트를 나타내고,
Figure 112015129322076-pat00302
는 두 구동 휠간의 중심점의 좌표를 나타내고,
Figure 112015129322076-pat00303
는 이동 로봇의 방향각(heading angle)을 나타내고,
Figure 112015129322076-pat00304
과
Figure 112015129322076-pat00305
는 각각 이동 로봇의 선속도와 각속도를 나타내고, 또한,
Figure 112015129322076-pat00306
는 종 슬립 속도를 나타내고,
Figure 112015129322076-pat00307
는 휠의 미끄러짐에 의해 야기되는 요 레이트를 나타내며,
Figure 112015129322076-pat00308
이고,
Figure 112015129322076-pat00309
는 측면 스키딩 속도를 나타내고,
Figure 112015129322076-pat00310
는 휠에 적용되는 제어 토크(control torque)이며,
상기 추종 로봇의 제어 입력은 상기 추종 로봇의 기구학 및 동역학 모델을 모두 고려하여 결정되는 제어 토크(
Figure 112015129322076-pat00311
)이고, 상기 제어 토크는 아래의 수학식 10에 따라 결정되고,
[수학식 10]
Figure 112015129322076-pat00312

여기서,
Figure 112015129322076-pat00313
이고,
Figure 112015129322076-pat00314
이며,
Figure 112015129322076-pat00315
이고,
Figure 112015129322076-pat00316
이며,
Figure 112015129322076-pat00317
이고,
Figure 112015129322076-pat00318
는 양의 상수이고,
Figure 112015129322076-pat00319
는
Figure 112015129322076-pat00320
의 예측치이고, 여기서,
Figure 112015129322076-pat00321
이고,
Figure 112015129322076-pat00322
이며,
Figure 112015129322076-pat00323
이고,
Figure 112015129322076-pat00324
이고, 여기서,
Figure 112015129322076-pat00325
이고,
Figure 112015129322076-pat00326
이고, 또한,
Figure 112015129322076-pat00327
임
적응적 파라미터 벡터(
Figure 112015129322076-pat00328
)는 적응적 법칙에 따라 하기의 수학식에 의해 조정되고,
[수학식 11]
Figure 112015129322076-pat00329

여기서,
Figure 112015129322076-pat00330
이고,
Figure 112015129322076-pat00331
는
Figure 112015129322076-pat00332
-조정을 위한 양의 이득인 것을 특징으로 하는 특징으로 하는 추종 로봇.
In a following robot following a leading robot,
A sensor for acquiring distance information between the leading robot and the following robot; And
The follower robot and the following robot such that the follower robot maintains a predetermined distance from the leading robot and follows the leading robot based on the obtained distance information between the leading robot and the following robot, And a controller for obtaining a control input of the tracking robot in consideration of a skidding phenomenon of the tracking robot and a slipping phenomenon of the leading robot and the following tracking robot,
Wherein the controller calculates a predicted position of the leading robot at a current position of the leading robot by applying a kinematic and dynamic model to information generated by a skidding phenomenon and a sleeping phenomenon of the leading robot, Wherein the controller is configured to apply a kinematic and kinetic model to the information generated by the development and to calculate a predicted position of the following robot at the current position of the following robot so as to maintain a predetermined distance and angle based on the distance between the following robot and the lead robot Dimensional error surface values for a position error and a direction error using the predicted position of the leading robot and the predicted position of the following robot, and calculates a skid phenomenon of the leading robot using the obtained two- And the information generated by the sleeping phenomenon, Maintaining a predetermined distance and angle with the leading robot and, asking the control input of the tracking robot so as to follow the leader robot,
Wherein the angle is an angle between the following robot and the lead robot,
Wherein the skidding phenomenon indicates a wheel slip of each of the lead robot and the following robot, and the sleeping phenomenon indicates that the wheels of the leading robot and the following robot are idle,
The kinematic and kinetic models are respectively as shown in equations (1) and (2) below,
[Equation 1]
Figure 112015129322076-pat00283

&Quot; (2) "
Figure 112015129322076-pat00284

here,
Figure 112015129322076-pat00285
ego,
Figure 112015129322076-pat00286
Lt;
Figure 112015129322076-pat00287
ego,
Figure 112015129322076-pat00288
ego,
Figure 112015129322076-pat00289
Lt;
Figure 112015129322076-pat00290
ego,
Figure 112015129322076-pat00291
Lt;
Figure 112015129322076-pat00292
ego,
Figure 112015129322076-pat00293
ego,
Figure 112015129322076-pat00294
Represents the width of the mobile robot,
Figure 112015129322076-pat00295
Represents the diameter of the wheel,
Figure 112015129322076-pat00296
Represents the distance between the center of gravity of the mobile robot and the center point between the left wheel and the right wheel,
Also,
Figure 112015129322076-pat00297
Wow
Figure 112015129322076-pat00298
Respectively represent the mass of the mobile robot body and the mass of the wheel including the motor,
Figure 112015129322076-pat00299
,
Figure 112015129322076-pat00300
,
Figure 112015129322076-pat00301
Respectively represent the moment of inertia of the mobile robot body with respect to the vertical axis, the moment of inertia of the wheel including the motor with respect to the wheel axis, and the moment of inertia of the wheel including the motor with respect to the wheel diameter,
Figure 112015129322076-pat00302
Represents the coordinates of the center point between the two drive wheels,
Figure 112015129322076-pat00303
Represents the heading angle of the mobile robot,
Figure 112015129322076-pat00304
and
Figure 112015129322076-pat00305
Represent the linear velocity and the angular velocity of the mobile robot, respectively,
Figure 112015129322076-pat00306
Represents the longitudinal slip velocity,
Figure 112015129322076-pat00307
Represents the yaw rate caused by the slippage of the wheel,
Figure 112015129322076-pat00308
ego,
Figure 112015129322076-pat00309
Represents the side skidding speed,
Figure 112015129322076-pat00310
Is the control torque applied to the wheel,
Wherein the control input of the following robot is determined based on both the kinematic and kinetic models of the following robot
Figure 112015129322076-pat00311
), The control torque is determined according to the following equation (10)
&Quot; (10) "
Figure 112015129322076-pat00312

here,
Figure 112015129322076-pat00313
ego,
Figure 112015129322076-pat00314
Lt;
Figure 112015129322076-pat00315
ego,
Figure 112015129322076-pat00316
Lt;
Figure 112015129322076-pat00317
ego,
Figure 112015129322076-pat00318
Is a positive constant,
Figure 112015129322076-pat00319
The
Figure 112015129322076-pat00320
≪ / RTI >
Figure 112015129322076-pat00321
ego,
Figure 112015129322076-pat00322
Lt;
Figure 112015129322076-pat00323
ego,
Figure 112015129322076-pat00324
Lt; / RTI >
Figure 112015129322076-pat00325
ego,
Figure 112015129322076-pat00326
In addition,
Figure 112015129322076-pat00327
being
The adaptive parameter vector (
Figure 112015129322076-pat00328
) Is adjusted according to the following equation according to an adaptive law,
&Quot; (11) "
Figure 112015129322076-pat00329

here,
Figure 112015129322076-pat00330
ego,
Figure 112015129322076-pat00331
The
Figure 112015129322076-pat00332
- a positive gain for adjustment.
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