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This paper presents an innovative approach to enhance stair climbing capabilities in mobile robots, focusing on MOBINN, a two-wheeled balancing robot designed for both indoor and outdoor environments. Given the increasing demand for robots capable of navigating complex terrains, including stairs, we introduce a novel control strategy that employs a Variable Sampling Time Model Predictive Control (MPC) framework. This methodology optimizes the robot"s performance by adjusting the sampling time dynamically, based on the stair information anticipated by the robot"s sensors. Through precise balance control and efficient torque generation, MOBINN can adapt to various stair dimensions and conditions, overcoming the limitations of conventional wheeled robots. The paper details the development of the control framework, including the dynamics of stair climbing, formulation of the variable sampling time Model Predictive Control (MPC), and experimental validation. Results demonstrate MOBINN"s enhanced stair climbing efficiency and stability, showcasing the potential of variable sampling time MPC in robotic mobility applications. This study contributes to the field by providing a scalable solution for robots navigating staircases, a critical challenge in urban and domestic environments.
목차
1. 서론
2. Dynamics
3. Variable Sampling Time MPC
4. Experiment
5. 결론
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