Motion Control of Mobile Robots - From Static Targets to Fast Drives in Moving Crowds

Motion control of vehicles under uncertain, noisy, and discontinuous positioning is essential in autonomous navigation in unknown environments. This article suggests two methods for motion control, where the initial parameters of the on-line control are physically explainable, the resulting trajectory as well as the control parameters are asymptotically converging and glitches in the localization are handled robustly. The differences to a known method based on Lyapunov functions are discussed theoretically as well as in terms of actual motion measurements. Physical experiments with landbound vehicles show the reliability and limitations of these different methods in setups employing static attractors, systematically moving targets and fast, unpredictable moving targets in highly dynamical environments. Mainly due to the physical meaning of the control parameters the adaptation to actual kinematics and dynamics is significantly simplified

Motion control of mobile robots-from static targets to fast drives in moving crowds

Motion control of vehicles under uncertain, noisy, and discontinuous positioning is essential in autonomous navigation in unknown environments. This article suggests two methods for motion control, where the initial parameters of the on-line control are physically explainable, the resulting trajectory as well as the control parameters are asymptotically converging and glitches in the localization are handled robustly. The differences to a known method based on Lyapunov functions are discussed theoretically as well as in terms of actual motion measurements. Physical experiments with landbound vehicles show the reliability and limitations of these different methods in setups employing static attractors, systematically moving targets and fast, unpredictable moving targets in highly dynamical environments. Mainly due to the physical meaning of the control parameters the adaptation to actual kinematics and dynamics is significantly simplified

Contribución al diseño de sistemas multi robots utilizando ALLIANCE

Los sistemas multi robots permiten mejorar el rendimiento y la tolerancia a fallas respecto a los sistemas compuestos de un único robot monolítico. La arquitectura de control se encarga de lograr estos dos objetivos principales. ALLIANCE es una arquitectura de software de control atractiva e interesante si se tiene en cuenta su origen, su objetivo y su modelo formal. La misma fue concebida para asignar tareas a robots heterogéneos de manera robusta respecto a cambios inesperados en el entorno y a modificaciones que puedan ocurrir al equipo de robots. Unos años más tarde aparece L-ALLIANCE, que además de conservar las propiedades de su predecesora mejora la selección cooperativa de acciones y aliviana notablemente la tarea de ajuste de parámetros requerida por ALLIANCE al diseñador del equipo de robots. En este trabajo se estudia con detenimiento la arquitectura de control ALLIANCE y su sucesora L-ALLIANCE, realizando modificaciones en su modelo formal y proponiendo nuevas heurísticas que tratan de obtener una mejor asignación, redundando en un mejor rendimiento del equipo. Se presentan resultados que comparan la heurística propuesta en L- ALLIANCE con las propuestas en este trabajo utilizando el simulador de robots Khepera YAKS. El caso de estudio se centra en una tarea de recolección de objetos implementada utilizando máquinas de estado y comportamientos reactivos. Se define un núcleo de ALLIANCE denominado N-ALLIANCE sobre el cual se implementa ALLIANCE, L-ALLIANCE y las nuevas propuestas. Este núcleo brinda mayor flexibilidad conservando al mismo tiempo las principales virtudes de ALLIANCE