PID Controller for Balancing One-Wheeled Self-Balancing Robot

Nguyen, Phong-Luu; Nguyen, Van-Dong-Hai; Cu, Minh-Phuoc; Nguyen, Minh-Quang; Trinh, Minh-Phuong; Hoang, Duc-Minh; Pham, Minh-Hanh; Hoang, Duy-Bao

doi:10.24193/rm.2022.1.5

Cited by 2 publications

(2 citation statements)

References 6 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…10 Arani et al 11 verified that the settling time of a sliding mode controller compares favorably to PID, state feedback, and LQR controllers. The effects of uncertain rolling resistance between the wheel and surface have been furthermore investigated in Liang et al 12 The Genetic optimization algorithm has been applied in Nguyen et al 13 to find the best PID gain values for fastest stability. The majority of the literature concentrated on developing control algorithms to keep the vehicle balanced and on checking the performance of the system, typically using the Matlab-Simulink software suite.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Simultaneous adjustment of balance maintenance and velocity tracking for a two-wheeled self-balancing vehicle

Ghahremani,

Righettini,

Strada

2023

Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part C:

View full text Add to dashboard Cite

The purpose of this research is the development a method for simultaneously adjusting the velocity tracking control and the inclination angle stabilization using control techniques for a two-wheeled self-balancing vehicle. The control tasks involve balancing the vehicle around its unstable equilibrium configuration along with steering and velocity tracking. In this study, the mathematical dynamic model of the vehicle is derived using the Lagrange method, under the assumptions of pure rolling and no-slip conditions which are expressed through nonholonomic constraint equations. Along with the mathematical descriptions, a multibody virtual prototype featuring advanced tire-ground interaction modeling has been developed using the MSC Adams software suite. Several classical and modern control strategies are investigated and compared to implement the method. These include Sliding Mode Control (SMC), Proportional Integral Derivative (PID), Feedback Linearization (FL), and Linear Quadratic Regulator Control (LQR) for the under-actuated and unstable subsystem that accounts for the pitch and longitudinal motions. The capabilities of these control strategies are verified and compared not only through Matlab simulation but also using Adams-Matlab co-simulation of the controller and the plant. Although every control technique has its advantages and limitations, the extensive simulation activities conducted for this study suggest that the SMC controller offers superior performances in keeping the system balanced and providing good velocity-tracking responses. Moreover, a Lyapunov-based analysis is used to prove that the sliding mode control achieves finite time convergence to a stable sliding surface. These advantages are counterbalanced by the complexity and the large number of parameters belonging to the designed SMC laws, the scheduling of which can be difficult to implement. For the comparison results another non-linear control strategy, that is, the feedback linearization method, is presented as an alternative. Through the Jacobian linearization approach the mathematical model of the system is linearized, allowing the use of control techniques such as linear quadratic regulation, which are deployed to treat the balancing, steering, and velocity tracking tasks. Finally, the empirical tuning of a PID controller is also demonstrated. The performance and robustness of each controller are evaluated and compared through several driving scenarios both in pure-Matlab and Adams-Matlab co-simulations.

show abstract

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Simultaneous adjustment of balance maintenance and velocity tracking for a two-wheeled self-balancing vehicle

Ghahremani,

Righettini,

Strada

2023

Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part C:

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Kết quả hình ảnh đầu ra của mô hình phân đoạn ngữ nghĩa từ hình ảnh thu nhận từ góc nhìn phía trước Mô hình biểu diễn rô bốt di động dạng bánh được biểu diễn như hình 7, với 2 bánh lái được điều khiển đồng thời bởi bộ điều khiển PID cho 2 động cơ secvo dẫn động bánh lái trái và phải[11]. Điểm gốc hình học giữa đường nối trục 2 bánh Om.…”

unclassified

Mô hình phân đoạn ngữ nghĩa hình ảnh ứng dụng dẫn đường rô bốt di động với cấu hình tối ưu tài nguyên

2024

jsthaui

View full text Add to dashboard Cite

Do hình ảnh kỹ thuật cung cấp đầy đủ thông tin cần thiết nên thị giác máy tính đóng một vai trò quan trọng trong điều hướng robot di động. Từ hình ảnh thu được, robot di động sẽ khoanh vùng và di chuyển đến đích đã định. Tùy theo sự phức tạp của môi trường, việc tránh chướng ngại vật vẫn đòi hỏi một hệ thống cảm biến phức tạp với yêu cầu hiệu quả tính toán cao. Nghiên cứu trong bài báo đưa ra một giải pháp thời gian thực cho vấn đề trích xuất cảnh hành lang từ một hình ảnh duy nhất. Sử dụng mô hình phân đoạn ngữ nghĩa cực nhanh tích hợp với kỹ thuật lượng tử hóa để giảm thiểu tham số đào tạo và chi phí tính toán của đào tạo mô hình phân đoạn ngữ nghĩa. Ngoài ra, mIoU đạt 89% và độ chính xác cao là 98%. Các kết quả mô phỏng được so sánh với các phương pháp gần đây để chứng minh tính khả thi của phương pháp đã thử. Cuối cùng, các tác giả áp dụng hiệu quả hình ảnh được phân đoạn để xây dựng chế độ xem trực diện của robot di động nhằm xác định quy hoạch đường đi của robot di động có sẵn.Từ khóa: Thị giác máy tính, phân đoạn ngữ nghĩa, rô bốt tự hành, điều hướng.

show abstract

PID Controller for Balancing One-Wheeled Self-Balancing Robot

Cited by 2 publications

References 6 publications

Simultaneous adjustment of balance maintenance and velocity tracking for a two-wheeled self-balancing vehicle

Simultaneous adjustment of balance maintenance and velocity tracking for a two-wheeled self-balancing vehicle

Mô hình phân đoạn ngữ nghĩa hình ảnh ứng dụng dẫn đường rô bốt di động với cấu hình tối ưu tài nguyên

Contact Info

Product

Resources

About