본 논문에서 4-구륜 2-자유도 이동 로보트의 체계적인 동적 모델링과 경로설계 및 추적 알고리즘을 제안한다. 실시간에서 이동 로보트의 위치 측정을 위해 관성측정장치중의 3가지 요소를 이용한다. 이러한 장치들은 지구의 회전속도 및 중력가속도 등의 여러 요인으로 인해 초기 오차를 가진다. 그래서 초기오차 모델을 유도하고, 실제 데이터와 유도된 모델의 추정 데이터의 확률적 특성을 분석 ${cdot}$ 비교하여 적합도를 판정하여 사용한다. 관성측정장치의 동작특성은 오차모델과 칼만 필터와 연계된 경우와 배제된 일반적인 경우와 비교한다. 모의실험 결과들은 제안된 경로설계 및 추적 알고리즘이 기존의 방식과 비교하여 보다 유용함을 입증한다.
In this paper, we propose the dynamic modeling, path planning and tracking algorithms of 4-wheeled 2-d.o.f.(degree of freedom) mobile robot(WMR). The gaussian functions are applied to design the smooth path of WMR. To calculate the WMR position in real time, we use three components of inertial measurement units(IMU). These units have initial error because of the rotation rate of earth, gravity acceleration and so on. Therefore we derive the initial error model of IMU, and compare the fitness diagnosis about probability characteristics of real data adn estimated data. The performance of IMU with error model and Kalman filter is compared to that without filter and error model. The simulation results show that the proposed dynamic model, path planning and tracking algorithms are more useful than the conventional control algorithm.
