Design and implementation of a leader-follower controller for a wheel-legged robot
Bibliographic record
Abstract
Leader-follower formation control of mobile robots has been investigated by many researchers in the robotics community to control multi-robot systems.This control method can coordinate a team of unmanned vehicles by manoeuvering each robot to maintain its desired position with respect to the leader of the formation.The leader-follower control strategy can also be applied to implement human-follower behaviours on mobile robots.In this thesis, a leader-follower controller was developed for the Micro-Hydraulic Toolkit (MHT), a quadruped wheel-legged robot designed by Defence Research and Development Canada (DRDC) at the Suffield Research Centre.Previously, a velocity-based inverse kinematics controller was designed and implemented on the vehicle to control its posture.However, since the MHT does not have a steering mechanism for its wheels, this controller is unable to execute turning manoeuvres with the robot.Therefore, a separate controller was developed in order to steer the MHT to achieve leader-follower formation control.The purpose of the leader-follower controller is to compute the desired wheel velocities of the robot to reach and maintain a desired range and bearing with respect to a designated leader.To implement the controller on the physical robot, a vision algorithm was developed to measure the range and bearing of the leader with respect to the MHT using a monocular camera.A wide range of leader-follower scenarios was executed in simulation using a high fidelity physics-based model of the Toolkit and on the physical platform of the MHT to assess the performance of the leader-follower controller.The results of these tests demonstrated that the controller developed is successfully capable of executing leaderfollower behaviours with the MHT.iii ABBRÉGÉ L'approche de meneur-suiveur pour contrôler un groupe de robots a été le sujet de plusieurs recherches dans le domaine de la robotique.Cette approche consiste à guider un groupe de robots en commandant à chaque robot de garder une position prédéterminée par rapport au meneur de la formation.Elle peut également être appliquée pour permettre à des robots de suivre une personne.Dans ce mémoire, un mécanisme de contrôle pour accomplir une fonction de meneur-suiveur est développé.Le contrôleur a été conçu pour le Micro-Hydraulic Toolkit (MHT), un robot quadrupède à locomotion hybride construit par Recherche et développement pour la défense Canada au Centre de recherches de Suffield.Précédemment, une stratégie de contrôle utilisant le modèle cinématique inverse du robot a été développée et testée sur le MHT afin de permettre au véhicule de reconfigurer sa posture.Toutefois, ce contrôleur est incapable de faire tourner le robot puisque le MHT ne peut pas rediriger ses roues.Alors, un mécanisme de contrôle distinct a été créé pour permettre au véhicule de suivre un meneur.L'objectif du contrôleur est de générer les commandes cinématiques aux roues du MHT afin que le robot puisse maintenir une distance et un angle prédéterminés par rapport au meneur.Pour implémenter le contrôleur sur le MHT, un algorithme de vision par ordinateur a également été développé pour mesurer la distance et l'angle du meneur par rapport au véhicule à l'aide d'une caméra.Le mécanisme de contrôle présenté dans ce mémoire a été testé sous divers scénarios en simulation sur un modèle détaillé du MHT ainsi que sur le prototype du robot.Les résultats des tests démontrent que le MHT parvient à accomplir une fonction de meneur-suiveur avec succès à l'aide du contrôleur conçu.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".