Terrain-Dependent Slip Risk Prediction for Planetary Exploration Rovers

Wheel slip prediction on rough terrain is crucial for secure, long-term operations of planetary exploration rovers. Although rough, unstructured terrain hampers mobility, prediction by modeling wheel–terrain interactions remains difficult owing to unclear terrain conditions and complexities of terramechanics models. This study proposes a vision-based approach with machine learning for predicting wheel slip risk by estimating the slope from 3D information and classifying terrain types from image information. It considers the slope estimation accuracy for risk prediction under sharp increases in wheel slip due to inclined ground. Experimental results obtained with a rover testbed on several terrain types validate this method

Исследование эффектов проскальзывания при навигации мобильного робота при движении по неоднородным поверхностям

В работе представлено исследование проскальзывания колёс мобильного робота в задаче навигации при движении по неоднородной поверхности. Были проведены эксперименты по получению данных о движении робота по поверхностям с различным свойствами. На основе экспериментальных данных были построены модели зависимости коэффициента проскальзывания колеса от тока двигателя с учётом нормированной угловой скорости колёс. Для фильтрации шумов в измерениях тока двигателей был настроен фильтр Калмана. В заключении была проведена апробация работы системы оценки проскальзывания колёс мобильного робота.This paper presents a study of the wheel slippage of a mobile robot in a navigation problem while moving on a heterogeneous surface. Experiments were carried out to obtain data on the motion of the robot on surfaces with different properties. Models of the relationship between wheel slippage and motor current, taking into account the normalized angular velocity of the wheels, were constructed based on the experimental data. A Kalman filter was tuned to filter the noise in the motor current measurements. Finally, the wheel slippage estimation system of the mobile robot was tested