KFUPM ePrints

MULTI-ROBOT FORMATION WITH THE CLUSTER SPACE REPRESENTATION

l MULTI-ROBOT FORMATION WITH THE CLUSTER SPACE REPRESENTATION. PhD thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

[img]PDF - Accepted Version
Restricted to Abstract Only until 01 January 2018.

3566Kb

Arabic Abstract

يعتبر التحكم الجمعي من أبسط طرق التحكم في تشكيل مجموعة من الروبوتات. تعتبر مشكلة اللاتحديد واللاخطية في نماذج الروبوتات بالاضافة الى أن سرعة محدودة القيمة من التحديات المؤقرة في التحكم بمجموعة من الروبوتات مما يجعل تصميم متحكم فعال ومتأقلم مهم في مثل هذه الحالة. في هذه الاطروحة العلمية نتناول التحكم بتشكيل مجموعة من الروبوتات محددة الحركة بواسطة مبدأ التحكم الجمعي، بحيث يتم اشتقاق النموذج الرياضي الذي يمثل ديتاميكية الحركة لها ثمبناءا على هذا النموذج يتم اشتقاق وتصميم متحكم فعال ومتأقلم من نوع المجال المنزلق ثم تطويرة بإضافة المنطق المشوش يعمل على تعديل قيم هذا المتحكم بما يتلائم من اللاتحديد والمؤثرات الخارجية للنظام. ثم تم فحص وتجريب هذه الطرق في التحكم بواسطة النمذجة والتجربة العملية، وتمت مقارنت النتائج ببعضها من حيث سرعة الاستجابة والكفئة بوجود المؤثرات الخارجية. وفي هذه الاطروحة تم تصميم متحكم يعتمد على توقع استجابة النموذج الديناميكي من أجل حل اشكالية الحد الاعلى للسرعة وثأثيرها على حركة مجموعة من الروبوتات. جميع النظيات المطروحة تم اختبارها ببرامج المحاكاة ثم التجربة العملية

English Abstract

A cluster space control provides a simple concept for controlling and maintaining a multi-robot formation. Model uncertainty, velocity saturation, and model nonlinearity are critical challenges in such multi-robot systems. Designing a robust and an adaptive controller is fueled by these challenges. In this thesis, the multi non-holonomic robot formation with a cluster space approach was studied, by deriving the multi non-holonomic robot cluster dynamic model. Then based on this model, adaptive sliding mode control (SMC) algorithms were developed to overcome the model's uncertainty and nonlinearity. These robust SMC algorithms are the normal SMC, the adaptive SMC, and the artificial fuzzy adaptive SMC. The proposed approaches are studied, based on their responses' speed and performance while the existence of an external disturbance. Also, this thesis studies the effect of the robot velocity saturation and the limits on the cluster space. These limits are represented as diamond and elliptical models, then based on these models a model predictive controller (MPC) is used to minimize the saturation effects by tuning the formation controller gains. The proposed algorithms were validated through simulation and real experimentation and the results show considerable improvements



Item Type:Thesis (PhD)
Subjects:Systems
Engineering
Divisions:College Of Computer Sciences and Engineering > Systems Engineering Dept
Committee Advisor:El-Ferik, Sami
Committee Members:El-Ferik, Sami and Cheded, Lahouari and El-Shafie, M. and Abido, M A and Hawwa, M
ID Code:140454
Deposited By:MOHAMMAD NASIR (g201207520)
Deposited On:20 Sep 2017 12:42
Last Modified:20 Sep 2017 12:42

Repository Staff Only: item control page