Visual teach and repeat, repeat, repeat: Iterative Learning Control to improve mobile robot path tracking in challenging outdoor environments

机译：可视化教学和重复，重复，重复：迭代学习控制，可改善在充满挑战的室外环境中移动机器人的路径跟踪

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This paper presents a path-repeating, mobile robot controller that combines a feedforward, proportional Iterative Learning Control (ILC) algorithm with a feedback-linearized path-tracking controller to reduce path-tracking errors over repeated traverses along a reference path. Localization for the controller is provided by an on-board, vision-based mapping and navigation system enabling operation in large-scale, GPS-denied, extreme environments. The paper presents experimental results including over 600 m of travel by a four-wheeled, 50 kg robot travelling through challenging terrain including steep hills and sandy turns and by a six-wheeled, 160 kg robot at gradually-increased speeds up to three times faster than the nominal, safe speed. In the absence of a global localization system, ILC is demonstrated to reduce path-tracking errors caused by unmodelled robot dynamics and terrain challenges.

机译：本文提出了一种重复路径的移动机器人控制器，该控制器结合了前馈，比例迭代学习控制（ILC）算法和反馈线性化的路径跟踪控制器，以减少沿参考路径重复遍历时的路径跟踪误差。控制器的本地化由车载，基于视觉的地图和导航系统提供，可在大规模，GPS限制的极端环境中进行操作。本文介绍了实验结果，其中包括：四轮重50公斤的机器人在充满挑战的地形（包括陡峭的山丘和沙地转弯）中行驶600 m，以及六轮重160公斤的机器人，其速度逐渐提高了三倍超过额定的安全速度。在没有全球定位系统的情况下，ILC被证明可以减少由于未建模的机器人动力学和地形挑战而导致的路径跟踪错误。

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来源
《IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems》|2013年|176-181|共6页
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Ostafew Chris J.; Schoellig Angela P.; Barfoot Timothy D.;
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入库时间 2022-08-26 15:27:46

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