Mobile Robot Simulation Framework

eng Article in English DOI: 10.14313/PAR_234/25

send Maciej Ciurej AGH Akademia Górniczo-Hutnicza, Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej

Download Article

Abstract

This paper presents a programming framework for simulation of the mobile robot. Model of Khepera III robot with IR proximity sensors was considered as a base model for tests of proposed system. Architecture of designed software was presented with the use of UML class diagram.

Keywords

agent based, mobile robotics, programming frameworks, simulation, trajectory

Szkielet oprogramowania do symulacji robota mobilnego

Streszczenie

W artykule zaprezentowano szkielet oprogramowania do symulacji kołowego robota mobilnego. Jako przykład rzeczywistego robota przedstawiono robot Khepera III z czujnikami IR do wykrywania i omijania przeszkód. Zaprezentowany szkielet jest niezależny od fizycznej reprezentacji robota mobilnego.

Słowa kluczowe

robotyka mobilna, symulacja, szkielet oprogramowania

Bibliography

  1. Gogolla M., Vallecillo A., (An Example for) Formally Modeling Robot Behavior with UML and OCL. Software Technologies: Applications and Foundations 2018, 232–246. Springer International Publishing.
  2. Pinciroli C., Trianni V., O’Grady R., Pini G., Brutschy A., Brambilla M., Dorigo M., ARGoS: A modular, multi-engine simulator for heterogeneous swarm robotics. IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems. IEEE, 2011, DOI: 10.1109/IROS.2011.6094829.
  3. Yao W., Dai W., Xiao J., Lu H., Zheng Z., A simulation system based on ROS and Gazebo for RoboCup Middle Size League. 2015 IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics (ROBIO), 2015, DOI: 10.1109/ROBIO.2015.7414623.
  4. Zieliński C., Kornuta T., Winiarski T., A systematic method of designing control systems for service and field robots. 19th International Conference on Methods and Models in Automation and Robotics (MMAR), 2014, DOI: 10.1109/MMAR.2014.6957317.
  5. Mitchell J., Concepts in programming languages. Cambridge, UK New York: Cambridge University Press, 2003.
  6. Nogueira L., Comparative Analysis between Gazebo and V-REP Robotic Simulators. Unpublished, 2014.
  7. Bielecki A., Bielecka M., Bielecki P., Conditioned Anxiety Mechanism as a Basis for a Procedure of Control Module of an Autonomous Robot. Artificial Intelligence and Soft Computing, Springer International Publishing. 2017, 390–398, DOI: 10.1007/978-3-319-59060-8_35.
  8. Ciszewski M., Mitka Ł., Buratowski T., Giergiel M., Modeling and Simulation of a Tracked Mobile Inspection Robot in Matlab and V-Rep Software, “Journal of Automation, Mobile Robotics and Intelligent Systems”, Vol. 11, No. 2, 2017, 5–11, DOI: 10.14313/JAMRIS_2-2017/11.
  9. Xiong L., Wei C., Zhenkun Z., Zekai H., Jing G., Modeling for Robotic Soccer Simulation Team Based on UML. 2008 International Conference on Computer Science and Software Engineering. IEEE, DOI: 10.1109/CSSE.2008.1462.
  10. Reddy K.K., Praveen K., Path Planning Using VREP, “International Journal of Research in Engineering and Technology”, Vol. 2, No. 9, 2013, 94–97.
  11. Oprzędkiewicz K., Ciurej M., Garbacz M. The agent, state-space model of the mobile robot. „Pomiary Automatyka Robotyka”, Vol. 22, No. 3, 2018, 41–50, DOI: 10.14313/PAR_229/41.
  12. O’Keeffe J., Tarapore D., Millard A.G., Timmis J., Towards Fault Diagnosis in Robot Swarms: An Online Behaviour Characterisation Approach. Towards Autonomous Robotic Systems, 2017, 393–407, Springer International, DOI: 10.1007/978-3-319-64107-2_31.
  13. Rohmer E., Singh S.P.N., Freese M., V-REP: A versatile and scalable robot simulation framework. 2013 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, DOI: 10.1109/IROS.2013.6696520.