BADANIA I MODELOWANIE LOKALNEGO SYSTEMU NAWIGACJI NAZIEMNEJ ROBOTA MOBILNEGO
Andrii Rudyk
a.v.rudyk@nuwm.edu.uaNational University of Water and Environmental Engineering, Department of Automation, Electrical Engineering and Computer-Integrated Technologies (Ukraina)
http://orcid.org/0000-0002-5981-3124
Viktoriia Rudyk
Kyiv National University of Construction and Architecture, Faculty of Automation and Information Technology (Ukraina)
http://orcid.org/0000-0001-8014-1054
Mykhailo Matei
Kyiv National University of Construction and Architecture, Faculty of Automation and Information Technology (Ukraina)
http://orcid.org/0000-0002-5151-5122
Abstrakt
Opracowano algorytm złożonego przetwarzania informacji w lokalnym systemie nawigacji naziemnego mobilnego robota i jego modelu fizycznego. Przeprowadzono eksperymentalne badania tego modelu fizycznego, w wyniku których określono cechy jakościowe opracowanego lokalnego systemu nawigacji. Trajektoria obiektu, określona na podstawie obliczonych parametrów nawigacyjnych, ma konfigurację identyczną z rzeczywistą przebytą trasą (system działa poprawnie jako wskaźnik). Błąd w określaniu współrzędnych obiektu offline wynosi 0,012t2 (1,2 m w 10 s) podczas ruchu liniowego i 0,022t2 (2,2 m w 10 s) podczas manewrowania. Kąty orientacji są obliczane z dokładnością (0,1÷0,3)o dla kątów przechyłu i pochylenia oraz (2÷3)o dla kąta kursu. Dokładne cechy opracowanego modelu fizycznego systemu do określania kątów orientacji i parametrów ruchu robota mobilnego są podobne do danych paszportowych seryjnych BINS, a w niektórych przypadkach, ze względu na cechy nawigacji robotów mobilnych, wykazują jeszcze lepszą dokładność.
Słowa kluczowe:
lokalny system nawigacji, robot mobilny, zintegrowany algorytm przetwarzania informacji, uogólniony filtr Kalmana, tryb offlineBibliografia
Arvanitakis I., Giannousakis K., Tzes A.: Mobile robot navigation in unknown environment based on exploration principles. Control Applications (CCA), IEEE Conference on. IEEE, 2016, 493–498.
DOI: https://doi.org/10.1109/CCA.2016.7587878
Google Scholar
Corke P.: An introduction to inertial and vision sensing. International Journal of Robotics Research 6(26), 2007, 519–535.
DOI: https://doi.org/10.1177/0278364907079279
Google Scholar
Farrell J.A.: Aided Navigation: GPS with High Rate Sensors. McGraw-Hill, New York 2008.
Google Scholar
Gang L., Wang J.: PRM path planning optimization algorithm research. Wseas Transactions on Systems and Control 11, 2016, 81–86.
Google Scholar
Grewal M.S., Weill L.R., Andrews A.P.: Global Position Systems, Inertial Navigation and Integration. John Wiley & Sons, New York 2001.
DOI: https://doi.org/10.1002/0471200719
Google Scholar
Grewal M.S., Andrews A.P.: Kalman filtering: theory and practice using MATLAB. J. Wiley & Sons. Inc., New York 2001.
Google Scholar
Groves P.D.: Principles of GNSS, Inertial and Multisensor Integrated Navigation Systems. Artech House 2008.
Google Scholar
Ingle V.K., Proakis J.G.: Digital Signal Processing Using MATLAB. V.4. PWS Publishing Company, Boston 2009.
Google Scholar
Ko D.W., Kim Y.N., Lee J.H., Suh I.H.: A scene-based dependable indoor navigation system. Intelligent Robots and Systems (IROS), IEEE/RSJ International Conference on. IEEE, 2016, 1530–1537.
DOI: https://doi.org/10.1109/IROS.2016.7759248
Google Scholar
Kvasnikov V.P., Rudyk A.V.: Practical estimation of errors of single-channel strapdown inertial navigation system on MEMS sensors in a short time interval. Visnyk of Ukraine Engineering Academy 1, 2017, 98–105.
Google Scholar
Rudyk А.V.: Methods for evaluating the spatial position of objects. Integrated Intelligent Robotics (IIRTC-2016), 2016, 31–33.
Google Scholar
Rudyk А.V.: Development of a local navigation system for a terrestrial mobile robot. Modern problems of radio electronics, telecommunications and instrumentation, Vinnytsia 2017, 75–76.
Google Scholar
Rudyk А.V.: Comparative analysis of the accuracy characteristics of classical and accelerometric inertial navigation systems. Measurement, control and diagnostics in technical systems, Vinnytsia 2017, 209–210.
Google Scholar
Rudyk А.V.: Analysis of the errors of MEMS accelerometers by the Allan variation method. Visnyk of Zhytomyr State Technological University. Series: Technical Sciences 1, 2017, 100–109.
Google Scholar
Titterton D.H., Weston J.L.: Strapdown Inertial Navigation Technology. Stevenage: Institution of Electrical Engineers York, 2004.
Google Scholar
Wang L., Zhao L., Huo G., Li R., Hou Z., Luo P., et al.: Visual semantic navigation based on deep learning for indoor mobile robots. Complexity, 2018. Article ID: 1627185.
DOI: https://doi.org/10.1155/2018/1627185
Google Scholar
Weiping Jiang, Li Wang, Xiaoji Niu, Zhang Quan, Zhang Hui, Tang Min: High-precision image aided inertial navigation with known features: observability analysis and performance evaluation. Sensors 14(10), 2014, 19371–19401.
DOI: https://doi.org/10.3390/s141019371
Google Scholar
Autorzy
Andrii Rudyka.v.rudyk@nuwm.edu.ua
National University of Water and Environmental Engineering, Department of Automation, Electrical Engineering and Computer-Integrated Technologies Ukraina
http://orcid.org/0000-0002-5981-3124
Autorzy
Viktoriia RudykKyiv National University of Construction and Architecture, Faculty of Automation and Information Technology Ukraina
http://orcid.org/0000-0001-8014-1054
Autorzy
Mykhailo MateiKyiv National University of Construction and Architecture, Faculty of Automation and Information Technology Ukraina
http://orcid.org/0000-0002-5151-5122
Statystyki
Abstract views: 313PDF downloads: 213
Licencja
Utwór dostępny jest na licencji Creative Commons Uznanie autorstwa – Na tych samych warunkach 4.0 Miedzynarodowe.
Inne teksty tego samego autora
- Andrii Rudyk, Andriy Semenov, Olena Semenova, Sergey Kakovkin, WYKORZYSTANIE TECHNOLOGII STEALTH W MOBILNYCH ZESPOŁACH ROBOTYCZNYCH ORAZ METODY WYKRYWANIA NIEWIDOCZNYCH OBIEKTÓW , Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska: Tom 11 Nr 3 (2021)