低コストセンサを使用した小型カー型ロボットのための最適化ベースのシステム同定と移動ホライズン推定

Основні поняття

本論文では、低コストのセンサを使用した小型カー型ロボットのための最適化ベースのシステム同定手法と移動ホライズン推定手法を提案している。これにより、高精度な状態推定と制御が可能となる。

Анотація

本論文では、小型カー型ロボットのための低コストのハードウェアプラットフォームを紹介している。このプラットフォームには、慣性計測ユニット(IMU)、車輪エンコーダ、ライトハウス位置推定システムが搭載されている。

システムモデリングでは、標準的な自転車モデルを拡張し、全輪駆動車の動特性をモデル化している。また、低速域での特異点を回避するためにパセジカタイヤモデルの近似式を導入している。

システム同定では、入出力データを用いた最適化ベースのアプローチを提案している。これにより、高精度なモデルパラメータを同定できる。

状態推定では、移動ホライズン推定(MHE)を用いている。MHEは線形化を必要とせず、ロバストな状態推定が可能である。センサ故障時でも一定時間、安定した状態推定が可能である。

最後に、提案手法を用いた閉ループ制御の実験結果を示している。低コストセンサを用いても、高速な自律走行が可能であることを実証している。

Статистика

車両質量m = 1.5 kg
車両慣性モーメントIz = 0.05 kg·m^2
前後輪間距離lf = 0.15 m, lr = 0.15 m
車輪半径r = 0.025 m
車幅bcar = 0.15 m

Цитати

"本論文では、低コストのセンサを使用した小型カー型ロボットのための最適化ベースのシステム同定手法と移動ホライズン推定手法を提案している。"
"MHEは線形化を必要とせず、ロバストな状態推定が可能である。センサ故障時でも一定時間、安定した状態推定が可能である。"

Ключові висновки, отримані з

Optimization-Based System Identification and Moving Horizon Estimation Using Low-Cost Sensors for a Miniature Car-Like Robot

by Sabrina Bodm... о arxiv.org 04-15-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.08362.pdf

Глибші Запити

小型カー型ロボットの応用分野として、どのようなものが考えられるでしょうか

小型カー型ロボットは、自律走行車両、倉庫内物流、屋内ナビゲーション、および教育用ロボットなどのさまざまな応用分野で活用されています。自律走行車両では、小型カー型ロボットは狭い空間での移動や物品の運搬に適しており、倉庫内物流では在庫管理や商品のピッキングに役立ちます。屋内ナビゲーションでは、建物内での案内や監視、セキュリティに活用され、教育用ロボットとしてはプログラミングやロボティクスの学習に利用されています。

本手法を他のロボットプラットフォームに適用する際の課題は何でしょうか

他のロボットプラットフォームに本手法を適用する際の課題には、異なるハードウェア構成やセンサーの適合性、システムの複雑さに対する適応、およびパラメータの調整が挙げられます。異なるロボットプラットフォームにはそれぞれ固有の特性や要件があり、本手法を適切に適用するためにはそれらに合わせたカスタマイズや最適化が必要となります。また、異なる環境やタスクにおいても適切な制御アルゴリズムを実装するためには、システムの特性を十分に理解し、適切な調整や改良を行う必要があります。

本手法を用いて、どのような高度な制御アルゴリズムを実装できるでしょうか

本手法を用いることで、高度な制御アルゴリズムを実装することが可能です。例えば、モデル予測輪郭制御（MPCC）や移動地平線推定（MHE）などの最適化ベースのアプローチを活用して、複雑な環境での自律走行や制御を実現できます。MPCCは軌道追従と性能のトレードオフを最適化し、MHEは過去の状態推定と入出力データを考慮してリアルタイムで状態推定を行うことができます。これにより、高速で正確な制御や推定を実現し、複雑なタスクや環境においても安定した動作を確保することが可能となります。