High-fidelity Software-in-the-loop Simulation of a Six-wheel Lunar Rover using Vortex Studio for Output-tracking Control Design
Notice bibliographique
Résumé
Six-wheel autonomous rovers with skid-steering rear wheels have been designed for Lunar exploration programs due to their lightweight and their enhanced traction and stability. In this paper, a Software-in-the-loop Simulation (SILS) is presented for such a system containing a controller coded in MAT-LAB and a digital twin of the system modeled in Vortex Studio. The controller is developed based on the system's governing equations and static state feedback linearization to perform an output-tracking control task. The equations of motion are derived using Lagrange-d’ Alembert principle subject to ideal nonholonomic constraints and under the point-contact assumption at all wheels. Such simplifying assumptions are commonly considered in proposed control strategies for autonomous rover systems in the literature. The digital twin of the rover is modeled as a multi-body system with realistic parameters moving on 3-dimensional soft/rough terrains with arbitrary tire models provided by Vortex Studio. The results of the developed SILS are compared to those of a 2-dimensional simulation that is fully coded in MATLAB under the simplifying assumptions (ideal plant). This comparison discloses often existing discrepancies between real rover systems and their commonly used mathematical models. This study reveals the effects of isolated physical phenomena, e.g., wheel-slip and tractive force distribution, on the control performance, and can be utilized to design enhanced controllers for rover systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».