Modelado de un AGV híbrido triciclo-diferencial

  1. Sánchez, Roberto 1
  2. Sierra-García, Jesús Enrique 2
  3. Santos, Matilde 3
  1. 1 Universidad Nacional de Educación a Distancia
    info

    Universidad Nacional de Educación a Distancia

    Madrid, España

    ROR https://ror.org/02msb5n36

  2. 2 Universidad de Burgos
    info

    Universidad de Burgos

    Burgos, España

    ROR https://ror.org/049da5t36

  3. 3 Universidad Complutense de Madrid
    info

    Universidad Complutense de Madrid

    Madrid, España

    ROR 02p0gd045

Montrer des affiliations +
Revue:
Revista iberoamericana de automática e informática industrial ( RIAI )

ISSN: 1697-7920

Année de publication: 2022

Volumen: 19

Número: 1

Pages: 84-95

Type: Article

DOI: 10.4995/RIAI.2021.14622 DIALNET GOOGLE SCHOLAR lock_openAccès ouvert editor

D'autres publications dans: Revista iberoamericana de automática e informática industrial ( RIAI )

Résumé

En el ámbito industrial se utilizan con frecuencia Vehículos de Guiado Automático (AGV) para el transporte de mercancía puntual, normalmente sustituyendo a los medios de transporte manuales o a las cintas transportadoras, para así reducir costes operativos y errores humanos. Para aumentar el rendimiento de estos sistemas industriales y que puedan realizar funcionalidades más avanzadas, es fundamental desarrollar modelos orientados al control que permitan probar nuevas estrategias y técnicas de control que los hagan más eficientes y seguros. Para ello, en este trabajo se desarrolla un modelo cinemático y dinámico orientado al control de un AGV. El principal objetivo del trabajo es conseguir una representación matemática de la compleja dinámica del AGV Easybot, un vehículo híbrido triciclo-diferencial, que permita estudiar los efectos de carga remolcada y la interacción rueda-suelo. Para ello se ha desarrollado el modelo cinemático de la parte diferencial y del triciclo, y se han combinado ambos entre sí y con el desarrollo de la dinámica del vehículo. Se ha descompuesto el AGV en sus distintos módulos y se han aplicado las ecuaciones de Newton-Euler para obtener las ecuaciones de su comportamiento dinámico. El modelo se ha validado en simulación para diferentes trayectorias, variando la carga y la velocidad.

Références bibliographiques

  • Abderrahim, M., Bekrar, A., Trentesaux, D., Aissani, N., & Bouamrane, K. (2020). Manufacturing 4.0 Operations Scheduling with AGV Battery Management Constraints. Energies, 13(18), 4948. https://doi.org/10.3390/en13184948
  • ASTI MOBILE ROBOTICS, S. (2021). ASTI - Mobile Robotics. Astimobilerobotics.com. Retrieved 12 February 2021, from https://www.astimobilerobotics.com/.
  • Bi, Z. M., Lang, S. Y., & Wang, L. (2008). Improved control and simulation models of a tricycle collaborative robot. Journal of Intelligent Manufacturing, 19(6), 715-722. https://doi.org/10.1007/s10845-008-0122-4
  • Belman-López, C. E., Jiménez-García, J. A., & Hernández-González, S. (2020). Análisis exhaustivo de los principios de diseño en el contexto de Industria 4.0. Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial, 17(4), 432-447. https://doi.org/10.4995/riai.2020.12579
  • Bonilla, I., Reyes, F., & Mendoza, M. (2005). Modelling and simulation of a wheeled mobile robot in configuration classical tricycle. In 5th WSEAS International Conference on Instrumentation, Measurement, Control, Circuits and Systems. Cancún, México.
  • Espinosa, F., Santos, C., & Sierra-García, J. E. (2021). Transporte multi-AGV de una carga: estado del arte y propuesta centralizada. Revista Iberoamericana de Automática e Informática industrial, 18(1), 82-91. https://doi.org/10.4995/riai.2020.12846
  • Galasso, F., Rizzini, D. L., Oleari, F., & Caselli, S. (2019). Efficient calibration of four wheel industrial AGVs. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 57, 116-128. https://doi.org/10.1016/j.rcim.2018.11.005
  • García, J. M., Valero, A., & Bohórquez, A. (2020). Efecto de la suspensión en la estabilidad al vuelco y direccionamiento de robots moviéndose sobre discontinuidades de terreno. Revista Iberoamericana de Automática e Informática industrial, 17(2), 202-214. https://doi.org/10.4995/riai.2020.12308
  • Guney, M. A., & Raptis, I. (2020). Dynamic prioritized motion coordination of multi-AGV systems. Robotics and Autonomous Systems, 103534. https://doi.org/10.1016/j.robot.2020.103534
  • Han, K., Choi, M., & Choi, S. B. (2018). Estimation of the tire cornering stiffness as a road surface classification indicator using understeering characteristics. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 67(8), 6851-6860. https://doi.org/10.1109/TVT.2018.2820094
  • Landau, L. D., & Lifshitz, E. M. (2013). Course of theoretical physics. Elsevier.
  • Li, G., Lin, R., Li, M., Sun, R., & Piao, S. (2019). A master-slave separate parallel intelligent mobile robot used for autonomous pallet transportation. Applied Sciences, 9(3), 368. https://doi.org/10.3390/app9030368
  • Markets and markets 2021. (https://www.marketsandmarkets.com/MarketReports/automated-guided-vehicle-market-27462395.html)
  • Madrigal Moreno, S. A., & Muñoz Ceballos, N. D. (2019). Vehículos de guiado autónomo (AGV) en aplicaciones industriales: una revisión. Revista Politécnica, 15(28), 117-137. https://doi.org/10.33571/rpolitec.v15n28a11
  • Niestrój, R., Rogala, T., & Skarka, W. (2020). An Energy Consumption Model for Designing an AGV Energy Storage System with a PEMFC Stack. Energies, 13(13), 3435. https://doi.org/10.3390/en13133435
  • Nguyen, H. H., Nguyen, T. T., Nguyen, T. T., & Phan, H. L. (2020, December). Kinematic Model Reference Adaptive Controller for a Lurking Type Automated Guided Vehicle using Traction Drive Unit. In 2020 International Conference on Advanced Mechatronic Systems (ICAMechS) (pp. 108-112). IEEE.
  • Sierra, J. E., & Santos, M. (2018). Modelling engineering systems using analytical and neural techniques: Hybridization. Neurocomputing, 271, 70-83. https://doi.org/10.1016/j.neucom.2016.11.099
  • Sierra-García, J. E., & Santos, M. (2020a). Mechatronic modelling of industrial AGVs: A complex system architecture. Complexity, Article ID 6687816, 2020. https://doi.org/10.1155/2020/6687816
  • Sierra-García, J. E., & Santos, M. (2020b, September). Control of Industrial AGV Based on Reinforcement Learning. In International Workshop or Soft Computing Models in Industrial and Environmental Applications (pp. 647-656). Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-57802-2_62
  • Smieszek, M., Dobrzanska, M., & Dobrzanski, P. (2019). The impact of load on the wheel rolling radius and slip in a small mobile platform. Autonomous Robots, 43(8), 2095-2109. https://doi.org/10.1007/s10514-019-09857-0
  • Smieszek, M., Dobrzanska, M., & Dobrzanski, P. (2020). Measurement of wheel radius in an automated guided vehicle. Applied Sciences, 10(16), 5490. https://doi.org/10.3390/app10165490
  • Statista 2021 (https://www.statista.com/statistics/882696/global-agv-marketvolume/#:~:text=In%202018%2C%20it%20was%20estimated,e%2Dcommerce%20companies%20and%20hospitals ).
  • Suárez, J. I., Vinagre, B. M., Gutiérrez, F., Naranjo, J. E., & Chen, Y. Q. (2004, July). Dynamics models of an AGV Based on Experimental Results. In Proc. of the 5th IFAC Symposium on Intelligent Autonomous Vehicles. https://doi.org/10.1016/S1474-6670(17)31987-0
  • Veiga, J., Sousa, J., Machado, J., Mendonça, J., Machado, T., & Silva, P. (2019, April). Modeling of Dynamic Behavior of AGV systems. In 2019 6th International Conference on Control, Decision and Information Technologies (CoDIT) (pp. 1307-1312). IEEE. https://doi.org/10.1109/CoDIT.2019.8820528
  • Villagra, J., & Herrero-Pérez, D. (2011). A comparison of control techniques for robust docking maneuvers of an AGV. IEEE Transactions on Control Systems Technology, 20(4), 1116-1123. https://doi.org/10.1109/TCST.2011.2159794
  • Weckx, S., Vandewal, B., Rademakers, E., Janssen, K., Geebelen, K., Wan, J.,... & van Nunen, E. (2020). Open Experimental AGV Platform for Dynamic Obstacle Avoidance in Narrow Corridors. In 2020 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV) (pp. 844-851). IEEE. https://doi.org/10.1109/IV47402.2020.9304749
  • Wu, X., Sun, C., Zou, T., Xiao, H., Wang, L., & Zhai, J. (2019). Intelligent path recognition against image noises for vision guidance of automated guided vehicles in a complex workspace. Applied Sciences, 9(19), 4108. https://doi.org/10.3390/app9194108
  • Yuan, Z., Yang, Z., Lv, L., & Shi, Y. (2020). A Bi-Level Path Planning Algorithm for Multi-AGV Routing Problem. Electronics, 9(9), 1351. https://doi.org/10.3390/electronics9091351
  • Yun, D. U. (2016). Kinematics and Dynamic Modeling and Simulation Analysis of Three-wheeled Mobile Robot. 2016 MDM International Conference on Mechanics Design, Manufacturing and Automation.
  • Zhang, J., & Liu-Henke, X. (2020, July). Model-based design of the vehicle dynamics control for an omnidirectional automated guided vehicle (agv). In 2020 International Conference Mechatronic Systems and Materials (MSM) (pp. 1-6). IEEE. https://doi.org/10.1109/MSM49833.2020.9202248
La source de données: Dialnet