추상
현재 경로 계획 문제는 자율 로봇 공학에서 가장 많이 연구 된 주제 중 하나입니다. 그렇기 때문에 모바일 로봇의 어수선한 환경에서 안전한 경로를 찾는 것이 그러한 모바일 로봇 프로젝트의 성공을 위한 중요한 요구 사항입니다. 이 작업에서는 정적 환경에서 로봇 경로 계획 문제를 해결하기위한 자유 세그먼트 및 전환점 전략을 기반으로 개발 된 알고리즘이 제시됩니다. 전환점 접근법의 목적은 이동 로봇의 안전한 경로를 검색하여 로봇이 장애물을 치지 않고 시작 위치에서 대상 위치로 이동하도록하는 것입니다. 이 제안 된 알고리즘은 경로 안전과 경로 길이 인 두 가지 다른 목표를 처리합니다. 또한,원하는 궤적을 추적하기 위해 자율 이동 로봇의 안정화를 제어하기 위해 슬라이딩 모드 제어라고 불리는 강력한 제어 법칙이 제안된다. 마지막으로,시뮬레이션 결과는 개발 된 접근 방식이 적절한 경로를 얻고 모바일 로봇의 강력한 추적을 위해 제안 된 제어 법칙의 효율성을 입증 할 수있는 좋은 대안임을 보여줍니다.
1. 소개
요즘 로봇은 사회에서 중요한 요소로 간주됩니다. 이것은 기본적이고 위험한 활동에서 인간을 로봇으로 대체하기 때문입니다. 그러나 모바일 로봇을위한 효율적인 탐색 전략을 설계하고 유가 증권을 보장하는 것은 자율 로봇 공학에서 가장 중요한 문제입니다.
따라서 경로 계획 문제는 가장 흥미롭고 연구 된 주제 중 하나입니다. 로봇 경로 계획의 목적은 모바일 로봇의 안전한 경로를 검색하는 것입니다. 또한 경로가 최적이 되어야 합니다. 이러한 의미에서 경로 계획 문제를 다루는 여러 연구 작업이 문헌에서 제안되었습니다. 지금까지 모바일 로봇의 경로 계획에 많은 방법이 사용되었습니다. 이러한 전략 중 인공 전위 필드,광장 공포증 알고리즘 및 벡터 필드 히스토그램과 같은 기하학 공간 방법. 이 방법은 장애물을 피하기위한 제목 각도를 제공합니다. 동적 윈도우의 전략에 사용되어왔다. 이 접근법은 모바일 로봇에 대한 최적의 충돌없는 속도를 계산하는 속도 기반 로컬 플래너입니다. 에 사용되는 또 다른 방법은 모바일 로봇이 장애물을 타격하지 않고 회전하는 지점을 찾는 구성 전환점 검색 알고리즘이라고.
다른 측면에서 바퀴 달린 모바일 로봇의 추적 제어를위한 여러 연구 작업이 문헌에서 주목을 받고 있습니다. 비 홀로 노믹 시스템은 비선형 성 및 불확실성 문제를 겪고 있습니다. 이 불확실성 때문에 바퀴 달린 모바일 로봇의 궤도 오류가 항상 발생했으며 제거 할 수 없습니다. 이러한 의미에서,비례 적분 유도 제어기로서 많은 추적 방법이 문헌에서 제안되지만,이 제어기는 센서 감도에 의해 영향을 받을 때 불안정하게 된다. 또한 퍼지 로직 컨트롤러가 사용되지만 이 제어 법칙은 계산량이 많기 때문에 응답 시간이 느립니다. 다른 작품은 다양한 응용 프로그램에서 슬라이딩 모드 컨트롤러를 사용했습니다. 이 통제 시스템의 목표 이점은 안정성,강건함,빠른 응답 및 좋은 과도를 위한 그것의 보험입니다.
개발된 전략의 목적은 로봇이 다음과 같은 두 장애물 사이에 위치할 때 문제를 해결하는 것이다:두 장애물 사이의 거리가 충돌 없이 목표에 도달하기에 충분히 안전하다는 것을 로봇이 어떻게 감지할 수 있는지,그리고 장애물을 피하고 최단 경로에서 두 장애물 사이를 이동하는 방법. 이 작품은 먼저 장애물에 의해 방해 환경에서 안전한 무료 세그먼트를 선택을 기반으로 이유입니다. 그 후,개발 된 전환점 검색 알고리즘이 최단 경로를 제공하는 안전한 자유 세그먼트의 끝점을 결정하기 위해 적용됩니다. 이 전략은 진표와 계환의 접근 방식에서 영감을 얻었습니다. 사실,이 전략은 경로 길이와 경로 안전이라는 두 가지 기본 목표를 처리합니다. 이 접근법은 먼저 최단 경로를 제공하는 자유 세그먼트의 끝점을 검색하는 데 중점을 둡니다. 따라서 선택한 자유 세그먼트의 거리가 로봇 직경보다 크면 끝점은 전환점으로 간주됩니다. 그렇지 않은 경우 알고리즘을 재생하여 자유 세그먼트의 새 끝점을 검색해야 합니다. 이 전략의 단점은 먼저 안전을 고려하지 않고 최단 경로를 찾는 데 초점을 맞추고,그 후에는 광범위하고 무거운 계산으로 이어지고 모바일 로봇의 적절한 경로를 계획하는 데 더 많은 시간이 필요한 안전한 경로 탐색을 보장하는 데 초점을 맞추고 있다는 것입니다. 이러한 단점을 극복하기 위해 개발 된 알고리즘은 가장 안전한 무료 세그먼트를 선택하여 처음에는 경로 안전을 보장하는 역할을합니다. 그런 다음 최단 경로를 제공하는 가장 안전한 자유 세그먼트의 끝점을 결정하여 경로 길이를 검색합니다. 이 전략을 사용하여 가장 안전하고 최단 경로를 빠르게 결정할 수 있습니다. 또한,일단 경로가 계획되면,슬라이딩 모드 컨트롤러에 기반한 추적 법칙이 로봇이 설계된 궤도를 따르도록 사용됩니다.
우리의 공헌은 정적 장애물 회피 로봇 경로 계획의 문제를 해결하기위한 새로운 알고리즘을 개발하는 것이다. 정적 경로 계획이라고도하는이 계획은 경로의 안전과 부족을 보장하는 이점을 제공합니다. 또한,제안 된 알고리즘은 충돌없는 궤도 및 부드러운 경로를 찾기 위해 반응 동작을 특징으로한다. 다른 측면에서,모바일 로봇은 장애물과 충돌하지 않고 궤도를 추적해야합니다. 따라서 견고성,안정성 및 반응성을 보장하기 위해 슬라이딩 모드 제어가 제안됩니다.
이 논문의 나머지 부분은 다음과 같이 구성됩니다. 섹션 2 는 이 작업에 사용 된 모바일 로봇 모델을 제시합니다. 경로 계획 목적을 위해 제안 된 알고리즘의 다른 단계는 섹션 3 에 자세히 설명되어 있습니다. 섹션 4 에서 슬라이딩 모드 컨트롤러가 궤도 추적에 사용됩니다. 마지막으로,시뮬레이션 결과 및 결론이 섹션 5 및 6 에서 각각 제시되고 분석됩니다.
2. 모바일 로봇 모델
여러 종류의 모바일 로봇에 자율 항법을 위한 여러 연구 작업이 적용되었다. 이 작업에서는 각 바퀴의 속도에 따라 플랫폼을 지향하고 지휘하는 두 개의 독립적 인 구동 바퀴를 가진 케 페라 4 모바일 로봇을 고려합니다. 따라서 바퀴 달린 모바일 로봇 케페라 4 의 개략적 인 모델이 그림 1 에 나와 있습니다.
비 홀로 노믹 모바일 로봇의 운동 학적 모델은 다음과 같이 주어진다:여기서(,)는 로봇의 직교 좌표이고,로봇 방향과 축 사이의 각도이며,각각 로봇 오른쪽 및 왼쪽 바퀴 속도이며,두 바퀴 사이의 거리입니다.
3. 경로 계획 알고리즘
경로 계획 문제를 해결하기 위해,자유 세그먼트의 전환점을 찾는 것에 기초한 알고리즘이 제안된다.
3.1. 제안 된 알고리즘의 원리
자유 세그먼트는 두 개의 서로 다른 장애물의 두 끝점 사이의 거리로 간주됩니다(그림 2 참조). 그것은 이동 로봇이 장애물을 타격하지 않고이 지점 주위를 회전 안전한 세그먼트의 끝점을 검색합니다.
장애물이 없을 때 경로 계획 문제가 발생하지 않습니다. 사실,로봇은 최단 경로로 간주됩니다 직선의 목표 위치로 초기 위치에서 이동합니다. 그러나,도 2 에 도시된 바와 같이 이동로봇이 장애물에 부딪히면,로봇은 장애물과 충돌하지 않고 회전해야 한다. 따라서 가장 큰 문제는 정적 환경에서 시작점에서 목표점까지의 적절한 경로를 결정하는 방법입니다. 이 문제를 해결하기 위해 개발 된 알고리즘은 최단 경로를 제공하고 로봇이 장애물을 피할 수있는 안전한 자유 세그먼트의 전환점을 검색하도록 제안되었습니다. 전환점이 위치하면 반지름을 가진 위험한 원이 이 지점에 고정됩니다. 이 경우,우리의 제안 된 전략은 로봇이 안전하게 회전하는 안전한 자유 세그먼트의 전환점을 찾는 것을 목표로합니다. 안전을 보장하기 위해 거리()가 로봇 직경보다 큰 세그먼트를 선택하고 보안을 위해 여백()을 선택합니다. 한편,거리가 로봇 직경보다 작은 세그먼트는 위험 세그먼트로 간주됩니다(그림 2 참조). 이 작업에서는 안전한 세그먼트 만 고려하고 위험 세그먼트는 무시됩니다. 또한 최단 경로를 결정하기 위해 최단 경로를 제공하는 가장 안전한 세그먼트의 지점을 결정했습니다. 그런 다음 위험한 원이 이 지점에 고정되고 로봇이 회전하여 이 원에 접선 방향으로 이동합니다. 위험 문제가있는 경우에도,우리의 제안 된 알고리즘은 로봇이 장애물을 피하고 목표에 도달 할 수 있도록 반응 할 것이다. 이 경우 로봇은 결정된 전환점을 예약하고 장애물과의 충돌을 피하기 위해 새로운 전환점을 검색합니다. 우리의 전략을보다 명확히하기 위해 알고리즘의 다양한 개념이 그림 2 에 통합되고 기본 원칙은 그림 3 에 제시된 순서도에 요약되어 있습니다.
3.2. 정적 경로 계획 단계
이 섹션의 목적은 가능한 한 짧은 안전한 경로를 찾는 것입니다. 이 접근법에서는 검색된 전환점에 위치한 원에 대한 접선 방향을 갖는 경로로 정의됩니다.
3.2.1. 안전 경로 선택
안전 경로는 로봇이 환경의 장애물을 치지 않고 목표에 도달 할 수 있도록 도와주는 자유 경로를 찾는 것을 목표로합니다. 안전한 세그먼트의 선택은 다음 단계를 따라야 합니다:(1)1 단계:환경의 모든 자유 세그먼트를 찾습니다(그림 4 참조). 방정식(2)과(3)은 점을 연결하는 거리와 점을 연결하는 거리의 값을 결정하는 방법을 보여줍니다..5)자유 세그먼트의 끝점 좌표에 해당합니다.(2)2 단계:거리가 안전한 세그먼트로 간주되는 것보다 큰 세그먼트. 그러나 거리가 보다 작은 세그먼트는 위험 세그먼트로 간주됩니다. 이 작업의 나머지 부분에는 안전한 세그먼트 만 고려됩니다. 번호가 무시되는 위험 세그먼트. 이 단계에서는 안전 세그먼트 수를 다음과 같이 정의합니다.안전 기준이 처리되면 다음 섹션에서 최단 경로를 결정하는 데 관심이 있습니다.
3.2.2. 최단 경로 결정
로봇이 목표 위치에 도달 할 때 가능한 한 최단 경로에서 수행하는 것이 중요합니다. 최단 경로를 결정하는 목적은 세 단계로 나눌 수있다:(나는)1 단계: 안전한 자유 세그먼트를 고려하여 로봇과 대상 사이의 거리 및 거리를 계산합니다(그림 5 참조). (2)2 단계:이동 로봇이 장애물을 피하기 위해 회전하는 지점으로 정의되는 전환점의 결정에 관한 것입니다.이 과정은 거리와 거리를 비교 한 후에 이루어집니다. 최단 경로를 제공하는 안전한 자유 세그먼트의 끝점은 그림 5 와 같이 검색된 전환점에 해당합니다.(3)단계 3:그것은 위험한 원의 배치에 관한 것이다. 전환점이 결정되면 그림 6 과 같이 반지름을 가진 위험한 원이 이 지점에서 고정됩니다.
3.3. 문제 검사
적절한 경로가 결정 되더라도 결과가 로봇을 손상시키고 장애물을 피할 수없는 몇 가지 문제가 지속될 수 있습니다. 이 작업에서는 일부 문제 사례가 강조 표시됩니다.
3.3.1. 충돌 위험 문제
경로 계획 문제는 경로가 충돌없이 통과 할 수있을만큼 안전해야한다는 것을 의미합니다. (1)사례 1:로봇과 장애물 사이에 교차점이 있는 경우. 문제를 더 잘 구체화하기 위해 그림 7 이 나와 있습니다:경로 1 은 장애물에 의해 포획되어 피할 수없는 모바일 로봇의 예를 제시합니다. 로봇 경로와 장애물 사이의 충돌을 제거하기 위해 경로 2 가 제시되고 반경을 가진 두 번째 위험한 원을 돌았습니다. 그래서 우리는 경로 2 가 로봇이 충돌없이 목적지 지점으로 갈 수있을만큼 안전하다는 결론을 내릴 수 있습니다.(2)사례 2:위험한 원의 접선과 장애물의 끝점 사이의 거리가 로봇 반경(그림 8 참조)보다 작 으면 전환점 알고리즘이 적용되고 위험한 원이 적절한 전환점 중앙에 위치합니다(그림 9 참조).
3.3.2. 로컬 미니마 문제
로컬 미니마 문제는 모든 세그먼트가 위험하거나 로봇이 장애물에 갇힐 때 존재할 수 있습니다. 이러한 상황에서 벗어나기 위해 로봇은 목표물에 도달 할 때까지 장애물에서 멀리 떨어져 있습니다(그림 10 참조).
4. 슬라이딩 모드 제어
로봇 케페라 4 의 경로를 계획한 후,견고한 추적 궤도를 위한 슬라이딩 모드 제어기가 제안된다. 이 전략에서는 그림 11 과 같이 두 가지 위치를 알려야 합니다: 원하는 위치=()는 도달 할 원하는 위치로 정의되고 현재 로봇 위치=는 현재 실제 위치로 정의됩니다. 또한 참조 위치와 현재 위치 간의 차이를 추적 오류 위치=(,,)라고 합니다. 의 식은 다음과 같이 방정식(7)에 정의되어 있습니다:
추적 궤도는 적절한 제어 벡터(바퀴 달린 모바일 로봇의 선형 속도이며 각속도)를 찾는 것으로 도입 될 수 있습니다. 그래서 오류 위치는 점근 적으로 0 으로 수렴합니다. (1)1 단계:슬라이딩 표면의 선택:제어가 스위칭의 측면에 그 기호를 전환하기 때문에 스위칭 기능으로 정의된다. 따라서 첫 번째 스위칭 기능에서=0 이 선택됩니다. 때=0,리아 푸 노프 후보 함수는 다음과 같이 정의됩니다. 그 다음,우리는 시간 도함수를 결정합니다. 우리는 스위칭 후보 함수로 정의합니다. (2)단계 2:제어 법칙의 결정:슬라이딩 모드 컨트롤러의 설계는 먼저 상태가 슬라이딩 모드로 이동하고 도달하는 적절한 조건의 분석적 표현을 확립해야합니다. 그러나 채터 링 현상은 계산 및 제어 제한에 대한 유한 시간 지연으로 인해 발생할 수 있습니다. 즉,스위칭 기능은 포화 함수로 정의되는 이유입니다. 제어 법칙은 도달 제어 시스템이 도달 조건을 확립 할 수있을뿐만 아니라 스위칭 기능의 동적을 지정할 수 있다는 점에 유의할 때 정의됩니다. 방정식(10)에 정의 된 슬라이딩 표면의 벡터를 차별화함으로써
5 를 얻습니다. 시뮬레이션 결과
모바일 로봇 내비게이션에서 환경의 구축은 모션 계획 작업을 수행하는 데 필수적인 문제로 간주됩니다. 이 섹션에서는 제안 된 알고리즘의 기본 능력을 보여주기 위해 몇 가지 시뮬레이션 결과를 제시합니다. 모든 시뮬레이션에서 우리는 임의의 방식으로 배치 된 7 개의 장애물을 포함한 환경의 결과를 제시 할 것입니다(그림 12 참조). 표 1 은 정적 장애물의 초기 중심 좌표를 나타냅니다.
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시뮬레이션은 로봇 위치가 변경되는 동안 목표 좌표(,)가 고정되는 경우에 대해 수행됩니다.
이 섹션에서는 로봇이 그림 13 과 같이 초기 위치(,)=(0,0)및(,)=(400,0)에서 시작하여 모든 자유 세그먼트가 안전한 경우를 제시합니다. 우리는 로봇이 적절한 전환점에 위치한 원을 돌아서 로봇 위치의 각 수정 대상에 도달한다는 것을 알 수 있습니다.
(아)안전한 세그먼트를 가진 항법((, )=(0, 0)).
(비)안전한 세그먼트 탐색((, )=(400, 0)).
(다)안전 및 위험 세그먼트 탐색((, )=(0, 0)).
(라)안전 및 위험 세그먼트 탐색((, )=(400, 0)).
(아)안전한 세그먼트를 가진 항법((, )=(0, 0)).
(비)안전한 세그먼트 탐색((, )=(400, 0)).
(다)안전 및 위험 세그먼트 탐색((, )=(0, 0)).
(라)안전 및 위험 세그먼트 탐색((, )=(400, 0)).
장애물 센터조차도 표 2 와 같이 위치를 변경했으며 경로 탐색 변경은 위험 세그먼트의 출현으로 인해 그림 13(다)및 13(디)에 표시됩니다.
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도 16 은 안전한 세그먼트 및 위험 세그먼트를 갖는 이동 로봇의 탐색을 도시한다. 그 로봇은 다른 초기 위치에서 시작합니다(, )=(0, 0) (그림 참조 14(에이)과 14(기음))및(, )=(400, 0) (그림 참조 14(비)과 14(디)). 장애물 중심 좌표는 표 3 에서 다루어집니다.
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(아)안전한 세그먼트를 가진 항법((, )=(0, 0)).
(비)안전한 세그먼트 탐색((, )=(400, 0)).
(다)안전 및 위험 세그먼트 탐색((, )=(0, 0)).
(라)안전 및 위험 구간을 이용한 항법((, )=(400, 0)).
(아)안전한 세그먼트를 가진 항법((, )=(0, 0)).
(비)안전한 세그먼트 탐색((, )=(400, 0)).
(다)안전 및 위험 세그먼트 탐색((, )=(0, 0)).
(라)안전 및 위험 구간을 이용한 항법((, )=(400, 0)).
또 다른 시뮬레이션 결과는 모든 무료 세그먼트가 안전한 경우를 제시(그림 참조 15(에이)과 15(비)). 로봇은 원하는 목표에 도달 할 때까지 위험한 원을 돌립니다. 표 4 와 같이 장애물 센터를 변경하여 위험한 세그먼트의 모양을 나타냅니다. 로봇은 안전한 경로 계정 단지 무료 세그먼트 및 이동에 소요(그림 참조 15(기음)과 15(디)).
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(에이)안전한 세그먼트의 경우 탐색((, )=(0, 0)).
(비)안전한 세그먼트의 경우 탐색((, )=(400, 0)).
(다)안전 및 위험 구역에서의 항법((, )=(0, 0)).
라.안전 및 위험 구간의 항법((, )=(400, 0)).
(에이)안전한 세그먼트의 경우 탐색((, )=(0, 0)).
(비)안전한 세그먼트의 경우 탐색((, )=(400, 0)).
(다)안전 및 위험 구역에서의 항법((, )=(0, 0)).
라.안전 및 위험 구간의 항법((, )=(400, 0)).
(아)안전한 세그먼트를 가진 항법((, )=(0, 0)).
(비)안전한 세그먼트 탐색((, )=(400, 0)).
(다)위험 세그먼트 탐색((, )=(0, 0)).
(라)위험 세그먼트 탐색((, )=(400, 0)).
(아)안전한 세그먼트를 가진 항법((, )=(0, 0)).
(비)안전한 세그먼트 탐색((, )=(400, 0)).
(다)위험 세그먼트 탐색((, )=(0, 0)).
(라)위험 세그먼트 탐색((, )=(400, 0)).
그림 16(에이)과 16(비)모바일 로봇이 다른 장애물을 피함으로써 목적지에 도달 보장 것을 보여. 표 5 는 중앙 장애물 위치를 보여줍니다. 이 경우 로컬 최소 문제가 있다고 가정합니다. 따라서 로봇은 장애물에서 멀리 떨어져 목표물로 직접 이동합니다(그림 16(기음)및 16(디)).
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모든 시뮬레이션 결과에서 로봇이 로봇 및 목표 위치의 각 변형에서 장애물 회피를 달성하고 안전 및 위험 세그먼트가 존재하기 때문에 개발 된 전략이 매우 반응적이라는 것을 알 수 있습니다.
가장 안전한 경로 및 최단 경로를 계획 한 후 모바일 로봇이 슬라이딩 모드 컨트롤러를 기반으로 기준 궤적을 추적해야합니다. 도 17 은 이동 로봇이 항상 기준 궤적을 따른다는 것을 나타낸다.
(에이)도 15(에이)의 계획 경로를 추적.
(에이)도 15(에이)의 계획 경로를 추적.(비)도 16(비)의 계획된 경로를 추적한다.(2)도 16(2)의 계획된 경로를 추적한다.
슬라이딩 모드 컨트롤러의 성능,오류 위치 및 케이스의 바퀴의 두 가지 속도(오른쪽 및 왼쪽)를 자세히 설명합니다. 그림 15(에이)과 16(비)도면에 제시되었다 18 과 19. 도 18 은 추적 에러가 0 인 경향이 있다는 것을 보여 주며,이는 제안된 제어 법칙 시스템이 양호한 추적 궤적을 제공한다는 결론을 허용한다.
(에이)도 15 의 경우(에이).
(에이)도 15 의 경우(에이).2014 년 12 월 1 일2014 년 11 월 1 일
(에이)도 15 의 경우(에이).
(에이)도 15 의 경우(에이).2012 년 10 월 16 일2014 년 12 월 1 일
이 외에도 그림 19 는 바퀴의 두 가지 속도(오른쪽 및 왼쪽)의 진화를 보여줍니다. 예를 들어,그림 19(비)의 경우,처음에는 모바일 로봇이 두 바퀴에 대해 동일한 속도로 진행됩니다. 장애물 1 이 검출되는 즉시,제어 시스템은 좌측 휠 속도에 비해 더 큰 우측 휠 속도를 제공한다. 장애물 1 을 통과 한 후 로봇이 목표에 도달 할 때까지 두 속도가 동일합니다. 장애물 2 가 검출되는 즉시,제어기 시스템은 좌측 휠 속도보다 더 큰 우측 휠 속도를 제공한다. 장애물 2 를 통과 한 후,우리는 왼쪽 바퀴의 속도가 오른쪽 바퀴보다 큰 것을 알 수 있습니다. 이 목표 위치로 이동 로봇을 설정하는 것입니다. 일단 로봇이 목표를 향해 지향되면 로봇이 목표에 도달 할 때까지 두 속도가 동일합니다.
6. 결론
이 논문에서는 자유 세그먼트를 기반으로 전환점을 검색하는 알고리즘이 제시됩니다. 안전 경로와 경로 길이:그것은 두 개의 서로 다른 목표를 처리합니다. 개발 된 알고리즘의 장점은 로봇이 알려진 환경에서 장애물의 모양과 목표 위치의 변화에 관계없이 항상 초기 위치에서 목표 위치로 안전하게 이동할 수있을뿐만 아니라 최단 경로로 이동할 수 있다는 것입니다. 다른 측면에서,제안 된 슬라이딩 모드 제어는 시스템을 다루는 중요한 방법이다. 이 컨트롤러는 견고성,안정성 및 빠른 응답과 같은 우수한 추적 성능을 보여줍니다. 시뮬레이션 결과는 제안된 방법이 경로 계획 및 궤도 추적 문제를 해결하는 좋은 대안임을 입증하기 위해 플랫폼 케페라 4 에서 수행됩니다.
향후 작업으로서 동적 환경에서 경로를 결정하는 것이 흥미로울 수 있습니다.