Робастна система позиціонування лазера в системі машинного зору мобільного робота

Автор(и)

  • Олександр Гурко Харківськийнаціональний автомобільно-дорожній університет, Україна https://orcid.org/0000-0001-9905-8584
  • Олег Сергієнко Інститут Інженерії Автономного університету Нижня Каліфорнія, м. Мехікалі, Нижня Каліфорнія, Мексика, Україна https://orcid.org/0000-0002-0623-6976
  • Ларс Лінднер Інститут Інженерії Автономного університету Нижня Каліфорнія, м. Мехікалі, Нижня Каліфорнія, Мексика, Мексика https://orcid.org/0000-0002-0623-6976

DOI:

https://doi.org/10.30977/VEIT.2021.20.0.03

Ключові слова:

двигун постійного струму, позиціонування лазера, система машинного зору, робастне керування

Анотація

Проблема. Рух автономного мобільного робота у невідомому оточуючому середовищі вимагає вирішення ряду завдань, пов’язаних із побудовою карти оточення та визначенням просторово-часової орієнтації робота на цій карті. Для вирішення вказаних завдань роботи обладнані системами машинного зору (СМЗ), до складу багатьох з яких входять лазерні сканери. Однією із проблем при використанні СМЗ є виявлення відносно невеликих перешкод. Для цього лазер повинен вміти з високою точністю сканувати обмежений сектор поля зору або фокусуватися на певній точці простору. Однак, як СМЗ в цілому, так й привід лазера працюють в умовах невизначеності, що перешкоджає ефективному виконанню покладених на СМЗ завдань. Мета: підвищення надійності виявлення перешкоди в полі зору системи технічного зору робота за рахунок робастного керування приводом системи позиціонування лазера. Методологія. Побудована модель двигуна постійного струму, що є приводом лазера у СМЗ, з урахуванням параметричної невизначеності. Синтезовано робастний цифровий ПД-регулятор приводу позиціонування лазера. Проведена порівняльна оцінка робастних властивостей отриманої системи керування з системою з класичним регулятором. Ураховано процеси, що відбуваються при формуванні мікроконтролером ШІМ-сигналу, та у H-мості. Результати. Одержаний цифровий регулятор задовольняє висунутим вимогам до якості перехідного процесу та точності у сталому режимі в умовах параметричної невизначеності. Оригінальність результатів роботи полягає у орієнтацію на розроблену авторами СТЗ автономного мобільного робота. Практичне значення. Застосування отриманого регулятора в лазерній СТЗ підвищить надійність виявлення перешкод і точність побудови карти оточуючого робота середовища.

Біографії авторів

Олександр Гурко, Харківськийнаціональний автомобільно-дорожній університет

д.т.н., професор кафедри автоматизації та комп'ютерно-інтегрованих технологій

Олег Сергієнко, Інститут Інженерії Автономного університету Нижня Каліфорнія, м. Мехікалі, Нижня Каліфорнія, Мексика

д.т.н., доцент

Ларс Лінднер, Інститут Інженерії Автономного університету Нижня Каліфорнія, м. Мехікалі, Нижня Каліфорнія, Мексика

PhD

Посилання

Bresson G., Alsayed Z., Yu Li, and Glaser S., (2017). Simultaneous localization and mapping: a survey of current trends in autonomous driving. IEEE Transactions on Intelligent Vehicles, 20, 194–220. DOI: 10.1109/TIV.2017.2749181.

Li Z., Yang C., Su C.Y., Deng J., and Zhang W.. (2016). Vision-based model predictive control for steering of a nonholonomic mobile robot. IEEE Trans. on Control Systems Technology, 24(2), 553–564. DOI: 10.1109/TCST.2015.2454484.

N. Shalal, Low T., McCarthy C., and Hancock N.. (2015). Orchard mapping and mobile robot localisation using on-board camera and laser scanner data fusion – Part A: Tree detection. Computers and Electronics in Agriculture, 119, 254–266. DOI: 10.1016/j.compag.2015.09.025.

Su Z., et al. (2017). Global localization of a mobile robot using lidar and visual features. Proc. ROBIO, Macao, China, 2377–2383. DOI: 10.1109/ROBIO.2017.8324775.

Kumar G.A., et al. A LiDAR and IMU integrated indoor navigation system for UAVs and its application in real-time pipeline classification. (2017). Sensors, 17(6), 1268 [Online]. Available: http://dx.doi.org/10.3390/s17061268.

Kumar P., et al. An algorithm for automated estimation of road roughness from mobile laser scanning data. The Photogrammetric Record, 30(149), 30–45, 2015. DOI: 10.1111/phor.12090.

Song C., Wang X., and Cui N. (2018). Mixed-Degree Cubature H∞ Information Filter-Based Visual-Inertial Odometry. Applied Sciences, 9(1), 56. [Online]. Available: http://dx.doi.org/10.3390/app9010056

Huang K. and Stachniss C. (2018). Joint ego-motion estimation using a laser scanner and a monocular camera through relative orientation estimation and 1-DoF ICP. Proc. IROS, Madrid, Spain, 671–677. DOI: 10.1109/IROS.2018.8593965

Ivanov M., et al. (2019). Mobile Robot Path Planning Using Continuous Laser Scanning. Optoelectronics in Machine Vision-Based Theories and Applications, IGI Global, 338–372. [Online] Available: DOI: 10.4018/978-1-5225-5751-7.ch012.

Wen S., et al. (2018). Camera recognition and laser detection based on EKF-SLAM in the autonomous navigation of humanoid robot. Journal of Intelligent & Robotic Systems, 92(2), 256–277. DOI: https://doi.org/10.1007/s10846-017-0712-5.

Zhao P., et al. (2018). Panoramic Image and Three-Axis Laser Scanner Integrated Approach for Indoor 3D Mapping. Remote Sensing, 10(8), 1269. [Online]. Available: http://dx.doi.org/10.3390/rs10081269

Basaca-Preciado L. C., et al. (2014). Optical 3D laser measurement system for navigation of autonomous mobile robot. Optics and Lasers in Engineering, 54, 159–169. DOI: 10.1016/j.optlaseng.2013.08.005.

Lindner L., et al. (2016). Mobile robot vision system using continuous laser scanning for industrial application. Industrial Robot, 43(4), 360–369. DOI: 10.1108/IR-01-2016-0048.

Lindner L., et al. (2017). Machine vision system errors for unmanned aerial vehicle navigation. Proc. ISIE, Edinburgh, UK, 1615–1620. DOI: 10.1109/ISIE.2017.8001488.

Reyes-García M., et al. (2018). Reduction of angular position error of a machine vision system using the digital controller LM629. Proc. IECON 2018, Washington, D.C., USA, 3200–3205.

Lindner L., et al. (2016). UAV remote laser scanner improvement by continuous scanning using DC motors. IECON 2016, Florence, Italy, 371–376. DOI: 10.1109/IECON.2016.7793316.

Tamaki K., et al. (1986). Microprocessor-based robust control of a DC servo motor. IEEE Control Systems Magazine, 6(5), 30–36, 1986. DOI: 10.1109/MCS.1986.1105133.

Fallahi M. and Azadi S. (2009). Robust control of DC motor using fuzzy sliding mode control with PID compensator. IMECS, Hong Kong, China, 2, 5. [Online]. Available: http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.148. 9267&rep=rep1&type=pdf

Eker I. (2006). Sliding mode control with PID sliding surface and experimental application to an electromechanical plant. ISA Trans., 45(1), 109–118. DOI: 10.1016/S0019-0578(07)60070-6.

Březina L. and Březina T. (2011). H-infinity controller design for a DC motor model with uncertain parameters. Engineering Mechanics, 18, (5-6), 271–279.

Dey N., Mondal U., and Mondal D. (2016). Design of a H-infinity robust controller for a DC servo motor system. Proc. ICICPI, Kolkata, India, 27–31. DOI: 10.1109/ICICPI.2016.7859667.

Nguyen B. H., Ngo H. B., and Ryu J. H. (2009). Novel robust control algorithm of DC motors. Proc. URAI, Gwangju, Korea, 119–122.

Dorf R. C. and Bishop R. H. (2010). Modern Control Systems, 12th ed., Prentice Hall.

Гурко А.Г. (2019). Робастное управление приводом лазера системы технического зрения. Радиоэлектроника, информатика, управление, 1, 238–246. Gurko A. (2019). Robastnoe upravlenie privodom lazera sistemyi tehnicheskogo zreniya. [Robust control of laser actuator for technical vision system]. Radio Electronics Computer Science Control, 1, 238–246. DOI: 10.15588/1607-3274-2019-1-22.

Gu D.-W., Petkov P. H., and Konstantinov M.M. (2013). Robust control design with MATLAB, 2nd ed., Springer Science & Business Media.

Maxon RE-max Catalog. (2013). Maxon Motor, Sachseln, Switzerland. [Online]. Available: http://storkdrives.com/wp-content/uploads/2013/

/maxon-RE-max-catalog-data1.pdf

Garcia-Cruz X. M., et al. (2014). Optimization of 3D laser scanning speed by use of combined variable step. Optics and Lasers in Engineering, 54, 141–151. DOI: 10.1016/j.optlaseng.2013.08.011

##submission.downloads##

Опубліковано

2021-11-30

Як цитувати

Гурко, О., Сергієнко, О., & Лінднер, Л. (2021). Робастна система позиціонування лазера в системі машинного зору мобільного робота. Автомобіль і електроніка. Сучасні технології, (20), 27–36. https://doi.org/10.30977/VEIT.2021.20.0.03

Номер

№ 20 (2021)

Розділ

ІНТЕЛЕКТУАЛЬНІ СИСТЕМИ УПРАВЛІННЯ ТРАНСПОРТНИМИ СИСТЕМАМИ. СИНЕРГЕТИЧНІ СИСТЕМИ ЕКОМОБІЛІВ

Ліцензія

Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:

1. Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.

2. Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.

3. Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи.