Vorstellung einer Methode zur Schätzung der Nettotraktion und des Drehmomentwiderstands am Rad für einen ungefederten differentialgesteuerten Roboter in massivem oder nachgiebigem Gelände. Die Methode basiert auf einem erweiterten Kalman- Bucy Filter (EKBF). Dieser bestimmt den zeitlichen Verlauf der Nettotraktion und den Drehmomentwiderstand am Rad sowie das Rutschen des Rades bei stationären oder transienten Manövern. Diese Methode setzt gute Kenntnisse der Fahrdynamik voraus und behandelt unbekannte Kräfte und Momente, die durch das Gelände hervorgerufen werden als Zufallsvariablen. Ein propriozeptive Sensorgruppe erfasst die unbekannten Kräfte und zeichnet den damit verbundenen Schlupf und die Schräglaufwinkel auf. Diese Methode entkoppelt semi-empirische Terramechanikmodelle vom Nettoeffekt der Fahrzeug-Terrain-Interaktion, d.h. von der Nettotraktion, die das Fahrzeug im Gelände entwickelt. Durch die Erfassung der Sensordaten und off-line Verarbeitung der Daten werden die Kraft-Slip-Eigenschaften unabhängig von der zugrunde liegenden Geländemechanik bestimmt. Diese Eigenschaften unterstützen die Entwicklung oder die Validierung von Terramechanikmodellen für Fahrzeug-Terrain-Systeme. So können für autonome Roboter Schätzungen der Kraft-Slip-Eigenschaften in Echtzeit vorgenommen und Sollwerte für Traktion und Lenkeinrichtung vorgegeben werden. Dadurch wird die Funktion des Fahrzeugs, Geschwindigkeit und Manövrierfähigkeit verbessert. Die Kraft-Slip-Abschätzung ist der erste Schritt zur Ermittlung von Geländeparametern während der Fahrt. Die Methode wurde durch Simulation und Fahrversuche mit einem 13-kg-Roboter bestätigt.

    We present a method for estimating the net traction and resistive wheel torques for a suspensionless, differential-steered robot on rigid or deformable terrain. The method, based on extended Kalman-Bucy filtering (EKBF), determines time histories of net traction and resistive wheel torques and wheel slips during steady or transient maneuvers. This method assumes good knowledge of the vehicle dynamics and treats the unknown forces and moments due to terrain response as random variables to be estimated. A proprioceptive sensor suite renders a subset of the unknown forces and associated wheel slip and slip angles observable. This methodology decouples semi-empirical terramechanics models from the net effect of the vehicle-terrain interaction, namely the net traction developed by the vehicle on the terrain. By collecting sensor data and processing data off-line, force-slip characteristics are identified irrespective of the underlying terramechanics. These characteristics can in turn support development or validation of terramechanics models for the vehicle-terrain system. For autonomous robots, real-time estimates of force-slip characteristics can provide setpoints for traction and steering control, increasing vehicle performance, speed, and maneuverability. Finally, force-slip estimation is the first step in identifying terrain parameters during normal maneuvering. The methodology is demonstrated through both simulation and physical testing using a 13-kg robot.


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    Titel :

    Estimation of net traction for differential-steered wheeled robots


    Beteiligte:
    Ray, Laura R. (Autor:in) / Brande, Devin C. (Autor:in) / Lever, James H. (Autor:in)

    Erschienen in:

    Erscheinungsdatum :

    2009


    Format / Umfang :

    13 Seiten, 11 Quellen




    Medientyp :

    Aufsatz (Zeitschrift)


    Format :

    Print


    Sprache :

    Englisch





    Estimation of net traction for differential-steered wheeled robots

    Ray,L.R. / Brnde,D.C. / Lever,J.H. et al. | Kraftfahrwesen | 2009



    Estimation of net traction for differential-steered wheeled robots

    Ray, Laura R. / Brande, Devin C. / Lever, James H. | Elsevier | 2008


    Modeling and Simulation of a Differential Torque Steered Wheeled Vehicle

    W. R. Meldrum / F. B. Hoogterp / A. R. Kovnat | NTIS | 1999