PDF문서lecture2.pdf

닫기

background image

T&C LAB-AI

Dept. of Intelligent Robot Eng. MU

Robotics

Mobile Robot

Kinematic Structure for Control Issues

Lecture 2

Jeong-Yean Yang

2020/10/22

1


background image

T&C LAB-AI

Dept. of Intelligent Robot Eng. MU

Robotics

Wheel from Stone Age

• Maya did NOT use wheels.

– Even pulley and tools.

2


background image

T&C LAB-AI

Dept. of Intelligent Robot Eng. MU

Robotics

Two Wheeled Robot

3


background image

T&C LAB-AI

Dept. of Intelligent Robot Eng. MU

Robotics

Two wheeled robot has some problems

4

• Falling down…
• Why it is unstable?

Stability Problem with wheels


background image

T&C LAB-AI

Dept. of Intelligent Robot Eng. MU

Robotics

Two wheeled robot has some problems 

• It is stable, but angular position control has some 

noise. 

• Why?

5


background image

T&C LAB-AI

Dept. of Intelligent Robot Eng. MU

Robotics

Two Wheeled Robot?

No, One wheel  Spherical Robot

• Balance control is required.
• But, very fast and low power consumption

6


background image

T&C LAB-AI

Dept. of Intelligent Robot Eng. MU

Robotics

Spherical Robot

7

• Tilt feedback is required.


background image

T&C LAB-AI

Dept. of Intelligent Robot Eng. MU

Robotics

For Mechanics Analysis

• F is derived from Linear Momentum

• Moment, M is derived from Angular Momentum

– H= r x L = r x mv   ( x is a cross product)

• Moment is often called Torque.

8

0

0

lim

lim

t

t

L

m v

ma

F

t

t

 

 

0

0

lim

lim

(

 = )

t

t

H

m v

r

r ma

r F

M or

T

t

t

 

 

 

  


background image

T&C LAB-AI

Dept. of Intelligent Robot Eng. MU

Robotics

Statics Equilibrium

• Force equilibrium

– Sum of all external forces should be zero
– If all force sum is zero, there is no movement by an 

acceleration

• Moment equilibrium

– Sum of all external moments should be zero
– If moment is zero, there is NO rotation.

9

0

F

ma

0

M

r F

  

0

F

ma

M

r F

I

  

dynamics


background image

T&C LAB-AI

Dept. of Intelligent Robot Eng. MU

Robotics

Angular Velocity and Acceleration

• Angle

• Angular velocity

• Angular Acceleration 

10

I

I

 

I

 

( )

t

 

( )

d

t

dt

 

 

2

2

( )

d

t

dt

 

 

( )

x

x t

 

v

x

 

a

x

 


background image

T&C LAB-AI

Dept. of Intelligent Robot Eng. MU

Robotics

V = w x r

• V =         =w x r (Cross product)

• A = 

11

x

y

z

r

w

0

0

0

x

y

z

x

y

x

y

z

x

y

i

j

k

i

j

k

w

w

w

r

j

r

i

r

r

r

r

r

𝑟𝑥𝜛

𝑟𝑦𝜛

dr

dt

 

2

ˆ

ˆ

ˆ

ˆ

ˆ

ˆ

2

r

r

r

x

re

x

re

r e

x

r

r

e

r

r

e


Remind

ˆ

ˆ     r=const.

ˆ

0

ˆ

0

r

x

re

x

r e

x

r

e


 

2

2

d r

r

dt

 


background image

T&C LAB-AI

Dept. of Intelligent Robot Eng. MU

Robotics

Moment of Inertia, I

• What is Momentum?

– Conservation of Momentum: L = mv = const.
– Time Differentiation of L 


– Angular Momentum, H = ?

– Time Differentiation of H=? 

12

dL

dmv

dv

L

m

ma

dt

dt

dt

H

r L

r mv

m r v

m r

w r

   

 

 =m

d

d

dr

dv

H

r L

r mv

v

r

dt

dt

dt

dt

  

Too complex.. T_T


background image

T&C LAB-AI

Dept. of Intelligent Robot Eng. MU

Robotics

Angular Moment of Inertia 

(for Rigid Body)

• Remind

• Because it is a Rigid body, 

– r is a constant value.  

• Simplification

13

 =m

d

dr

dv

H

r L

r mv

v

r

dt

dt

dt

  

  

0

 =

d

dv

dw

H

r L

r mv

r m

mr

r

mr

r

dt

dt

dt

  

 

 

i i

i

i

H

m r

r

 

Torque on Rigid body.

Remind that all       is 

i


background image

T&C LAB-AI

Dept. of Intelligent Robot Eng. MU

Robotics

Angular Momentum of Inertia

• Rotation of Particles on Origin.

14

i i

i

i

H

m r

r

 

2

0

0

(

)

0

0

0

0

0

0

r

r

i

i

i

i

i

i

i

i

i

e

e

k

e

e

k

r

r

r

r

r

r

k

r

r

r

 

 

 

2

2

2

2

i i

i

m

i i

i

m

H

m r

r dm

I

I

m r

r dm

 


background image

T&C LAB-AI

Dept. of Intelligent Robot Eng. MU

Robotics

Wheel Dynamics

15

I, 

m,a

=

T

w

N

f

2

2

1)

2)

0

1

3)

2

1

2

x

y

c

ma

f

ma

W

N

I

mr

T

rf

mr

T

rf

   

 

 

o

2

2

2

4)

1

2

2

3

x

a

r

mr

f

mr

T

mr

T

mr

 

 

When T=const., if r    then          but w

𝛼

vs


background image

T&C LAB-AI

Dept. of Intelligent Robot Eng. MU

Robotics

Dynamic Model of Two wheeled Robot

16

I,M

m

+

=

I,M

m

+

mg

Mg

c

M

r F

I

  

          

0

y

y

F

ma

mg

Mg

R

 

f

R

I:rotating inertia, L: length, m, M: each mass

f: friction, R: reaction force, r: radius of disc

L

         

'

(

)

x

x

F

ma

Ma

ma

Mr

m

r

L

f

r

2

c

I

mL

rf

 

o

c


background image

T&C LAB-AI

Dept. of Intelligent Robot Eng. MU

Robotics

System Dynamics: Two wheeled Robot

• If we cancel f with eq1, 

17

2

2

*

*

* 2

(

)

0

0

 

( )

1

( )

T( )

 dynamics with Two Poles

c

I

mL

Mr

mr r

L

I

I

T

Laplace Transform

s

G s

s

I s

system

Double

Pole.

Remind that

Poles on jw axis mean 

Marginal stable

Zero because there is no Torque Input

Add Torque Input


background image

T&C LAB-AI

Dept. of Intelligent Robot Eng. MU

Robotics

Double Pole has No Damping

18

mx

F

Given system even without Damping 

and Feedback control

d

p

d

e

x

x

F

K e

K e

PD Feedback Control

(

)

(

)

p

d

p

d

d

d

d

p

p

d

p

d

mx

K e

K e

K

x

x

K

x

x

mx

K x

K x

K x

mx cx

kx

F

K x

 

 

D control changes system dynamics

(Stiffness, Damping)

Remind that PD does not change on 

inertia mx

What is Double Pole? Remind mx’’=F


background image

T&C LAB-AI

Dept. of Intelligent Robot Eng. MU

Robotics

19

Disturbances on Marginal Stable System

I,M

m

+

=

I,M

m

+

mg

Mg

f

R

L

r

o

D<<1

D is very small.

         

'

(

)

x

x

F

ma

Ma

ma

Mr

m r

L

D

f

  

o

M

r F

I

  

2

c

I

mL

rf

DL

  


background image

T&C LAB-AI

Dept. of Intelligent Robot Eng. MU

Robotics

20

         

'

(

)

x

x

F

ma

Ma

ma

Mr

m r

L

f

D

  

2

c

I

mL

rf

DL

  

*

(

)

I

L

r D

 

Without no Torque Input

*

* 2

( )

1

( )

T( )

I

T

s

G s

s

I s

 

Stability of Torque Input

Stability of Disturbances

*

* 2

(

)

( )

(

)

( )

I

L

r D

s

L

r

D s

I s

 

( )

( )

T( )

( )

s

s

s

D s

Disturbances at L+r

is bigger than 

Torque input


background image

T&C LAB-AI

Dept. of Intelligent Robot Eng. MU

Robotics

L

Self Balancing with Small Movement

21

I,M

+

=

Mg

f

R

L

r

o

mg

Small 

disturbance

D

q

L

3

1

sin

(0

.....) by Taylor series.

3!

 q<<1

sin

L

q

L

q

q

if

L

q

Lq

 

*

*

* 2

2

sin

2

2

Q( )

D(s)

M

I

D r

mgL

q

I

I q

mgLq

D r

r

s

I s

mgL

Small Movement  Linear Assumption


background image

T&C LAB-AI

Dept. of Intelligent Robot Eng. MU

Robotics

Root Locus of Self Balancing

22

* 2

Q( )

2

D(s)

s

r

I s

Lmg

wj

When  w=0 ( no velocity),

It is very stable

When w is increasing. ( oscillation)

It is stable, too.

But, a Roly-Poly can fall with Strong force

What is wrong in our model?...

Think  the assumption that sin q = q

If q >> 1, the assumption fails.


background image

T&C LAB-AI

Dept. of Intelligent Robot Eng. MU

Robotics

Self Balancing with Large Movement

23

*

*

* 2

2

2

* 4

* 2

2

sin

sin

2

Q( )

2

1

D( )

D( )

1

Q( )

M

I

D r

mgL

q

I

I q

mgL

q

D r

L

s

I s

mg

r

s

s

s

s

s

I s

I s

mgL

rlocus(tf([1 0 1], [ 10 0 10 0 5]));

-1

-0.8

-0.6

-0.4

-0.2

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

-2.5

-2

-1.5

-1

-0.5

0

0.5

1

1.5

2

2.5

Real Axis

Im

a

g

 A

x

is

If w increase, system becomes oscillatory.


background image

T&C LAB-AI

Dept. of Intelligent Robot Eng. MU

Robotics

Self Balancing 

with Small or Large Movement 

24

*

*

* 2

2

sin

2

2

Q( )

D(s)

M

I

D r

mgL

q

I

I q

mgLq

D r

r

s

I s

mgLs

Small Movement = 

Linear Assumption

Always 

Stable!

Large Movement

= Non linear Eq.

*

*

2

* 4

* 2

2

sin

sin

2

D( )

1

Q( )

M

I

D r

mgL

q

I

I q

mgL

q

D r

s

s

s

I s

I s

mgL

-1

-0.8

-0.6

-0.4

-0.2

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

-2.5

-2

-1.5

-1

-0.5

0

0.5

1

1.5

2

2.5

Real Axis

Im

a

g

 A

x

is

Stability wrt

Inputs