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저자정보
Hussein F. M. Ali (Benha University) Yurak Lim (Hanbat National University) Youngshik Kim (Hanbat National University)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2023
발행연도
2023.10
수록면
415 - 419 (5page)

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This research introduces a road-tire force estimation algorithm for a robotic vehicle with articulated suspension, leveraging the Kalman filter and dynamic models of the robot’s sub-components. The estimation algorithm consists of three stages. Firstly, a wheel states estimator employs the Kalman filter to estimate the wheel’s rotational speed and angular acceleration. In the second stage, the wheel torque is estimated using a current sensor, which is then utilized to estimate the longitudinal tire force distribution in the third stage. The results demonstrate the effectiveness of the proposed estimation algorithm in accurately estimating the vehicle states and longitudinal tire forces. Additionally, to facilitate vehicle localization, two GPS devices are employed. Furthermore, a small-scale prototype of the robotic vehicle is fabricated to experimentally verify the estimation algorithm. Indoor and outdoor experiments are conducted to estimate the vehicle states, and tire forces.
#State estimation #tire force estimation #localization #dual GPS

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. SYSTEM ARCHITECTURE OF FRICTION COEFFICIENT ESTIMATION
3. ESTIMATION ALGORITHM
4. EXPERIMENTAL RESULTS AND DISCUSSION
CONCLUSION
REFERENCES

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