Otonom mobil robotların sistem tanımlama tabanlı modellenmesi, PİD ve hibrit model öngörülü-PİD kontrol stratejilerine dayalı performans değerlendirmesi
Küçük Resim Yok
Tarih
2025
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
İnönü Üniversitesi
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Otonom mobil robotların (AMR) uygulama alanları her geçen gün genişlemekte olup, bu sistemler için geliştirilen kontrol algoritmaları görev başarımı açısından giderek daha kritik bir rol oynamaktadır. Matematiksel bir sistem modeline dayalı bir kontrol yöntemi olan Model Öngörülü Kontrol (MPC), dinamik sistem davranışını öngörerek optimizasyon tabanlı kararlar alması nedeniyle, otonom mobil robotlar için önemli bir kontrol metodu haline gelmektedir. Bu bağlamda bu çalışma kapsamında bir otonom mobil robot platformu olan Turtlebot3 Burger için sistem tanımlama metodolojileri kullanılarak, sistemin yüksek doğruluk (sadakat) seviyeli bir matematiksel modeli elde edilmiştir. Sistem tanımlama işlemleri esnasında robot bir kara kutu sistem olarak kabul edilmiş ve sistem içerisindeki hiçbir parametreye müdahale edilmemiştir. Turtlebot3 ile gelen fabrikasyon Oransal-İntegral-Türevsel (PID) kontrolcü üzerinde herhangi bir değişiklik yapılmamıştır. Sistem modeli, yalnızca sisteme verilen girdi sinyalleri ile buna karşılık alınan çıkış sinyalleri kullanılarak tanımlanmıştır. Elde edilen sistem modeli farklı test yöntemleri ile doğrulanmış ve geçerlenmiştir. Tanımlanan sistem modeli kullanılarak robotun hareketinin doğrusal ve açısal bileşenlerinin kontrolünü gerçekleştirmek üzere bir MPC tasarlanmış ve tasarlanan kontrolcü performansı robotun limitasyonları dahilinde optimize edilmiştir. Optimize edilen kontrolcü önce simülasyonda, ardından da gerçek robot üzerinde test edilmiştir. Gerçek robot üzerinde gerçekleştirilen testlerin sonuçları karşılaştırmalı olarak analiz edilerek değerlendirilmiştir.
The application areas of autonomous mobile robots (AMR) are expanding day by day, and the control algorithms developed for these systems play an increasingly critical role in terms of task performance. Model Predictive Control (MPC), a control method based on a mathematical system model, is becoming an important control method for AMRs because it makes optimization-based decisions by predicting dynamic system behaviour. In this context, within the scope of this study, a high-fidelity mathematical model of the system was obtained by using system identification methodologies for an AMR platform, Turtlebot3 Burger. During the system identification processes, the robot was accepted as a black box system, and no parameters in the system were intervened. No changes were made to the factory-made Proportional-Integral-Derivative (PID) controller that came with Turtlebot3. The system model was defined using only the input signals given to the system and the output signals received in return. The obtained system model was verified and validated with different test methods. Using the defined system model, an MPC was designed to control the linear and angular components of the robot's motion, and the designed controller performance was optimized within the limitations of the robot. The optimized controller was first tested in simulation and then on the real robot. The results of the tests performed on the real robot were evaluated by comparative analysis.
The application areas of autonomous mobile robots (AMR) are expanding day by day, and the control algorithms developed for these systems play an increasingly critical role in terms of task performance. Model Predictive Control (MPC), a control method based on a mathematical system model, is becoming an important control method for AMRs because it makes optimization-based decisions by predicting dynamic system behaviour. In this context, within the scope of this study, a high-fidelity mathematical model of the system was obtained by using system identification methodologies for an AMR platform, Turtlebot3 Burger. During the system identification processes, the robot was accepted as a black box system, and no parameters in the system were intervened. No changes were made to the factory-made Proportional-Integral-Derivative (PID) controller that came with Turtlebot3. The system model was defined using only the input signals given to the system and the output signals received in return. The obtained system model was verified and validated with different test methods. Using the defined system model, an MPC was designed to control the linear and angular components of the robot's motion, and the designed controller performance was optimized within the limitations of the robot. The optimized controller was first tested in simulation and then on the real robot. The results of the tests performed on the real robot were evaluated by comparative analysis.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering, Mühendislik Bilimleri
