Skid-steering tracked mobile platforms are versatile and can be used for a wide range of applications in the agricultural field. This thesis focuses on estimating the slip parameters of a tracked vehicle based on the robot's kinematic model. The vehicle is designed for agricultural applications where the terrain is extremely harsh and the slip is constantly changing. Under the assumption of an homogeneous soil and constant track velocities, an adaptive observer and an extended Kalman filter were applied to track variations in the slip parameters affecting the vehicle's tracks. Various experiments were conducted indoors and outdoors, utilizing different sensors. For indoor experiments, a motion capture system was used to compute the robot's poses, while a GNSS sensor was employed for outdoor experiments. Additional sensors, such as an IMU and encoders, were used to validate the true slip values.

Le piattaforme mobili cingolate con sterzata a slittamento (skid-steering) si distinguono per la loro versatilità e trovano ampio impiego in ambito agricolo. Questa tesi si concentra sulla stima dei parametri di slittamento di un veicolo cingolato, utilizzando il modello cinematico del robot. Il veicolo è stato progettato per operare in contesti agricoli caratterizzati da terreni difficili, dove il fenomeno dello slittamento è soggetto a continue variazioni. Partendo dall'ipotesi di un terreno omogeneo e di velocità operative costanti, sono stati utilizzati un adaptive observer e un Extended Kalman Filter per monitorare i cambiamenti nei parametri di slittamento che influenzano i cingoli del veicolo. Per validare i modelli, sono stati condotti esperimenti sia in ambienti chiusi che all'aperto, utilizzando una varietà di sensori. Negli esperimenti al chiuso è stato impiegato un sistema di motion capture per rilevare le pose del robot, mentre all'aperto è stato utilizzato un sensore GNSS. Inoltre, sensori aggiuntivi come IMU ed encoder hanno consentito di verificare i valori effettivi di slittamento.

Slip estimation for skid-steering tracked robots in agricultural applications

Salem, Ahmed
2023/2024

Abstract

Skid-steering tracked mobile platforms are versatile and can be used for a wide range of applications in the agricultural field. This thesis focuses on estimating the slip parameters of a tracked vehicle based on the robot's kinematic model. The vehicle is designed for agricultural applications where the terrain is extremely harsh and the slip is constantly changing. Under the assumption of an homogeneous soil and constant track velocities, an adaptive observer and an extended Kalman filter were applied to track variations in the slip parameters affecting the vehicle's tracks. Various experiments were conducted indoors and outdoors, utilizing different sensors. For indoor experiments, a motion capture system was used to compute the robot's poses, while a GNSS sensor was employed for outdoor experiments. Additional sensors, such as an IMU and encoders, were used to validate the true slip values.
ING - Scuola di Ingegneria Industriale e dell'Informazione
11-dic-2024
2023/2024
Le piattaforme mobili cingolate con sterzata a slittamento (skid-steering) si distinguono per la loro versatilità e trovano ampio impiego in ambito agricolo. Questa tesi si concentra sulla stima dei parametri di slittamento di un veicolo cingolato, utilizzando il modello cinematico del robot. Il veicolo è stato progettato per operare in contesti agricoli caratterizzati da terreni difficili, dove il fenomeno dello slittamento è soggetto a continue variazioni. Partendo dall'ipotesi di un terreno omogeneo e di velocità operative costanti, sono stati utilizzati un adaptive observer e un Extended Kalman Filter per monitorare i cambiamenti nei parametri di slittamento che influenzano i cingoli del veicolo. Per validare i modelli, sono stati condotti esperimenti sia in ambienti chiusi che all'aperto, utilizzando una varietà di sensori. Negli esperimenti al chiuso è stato impiegato un sistema di motion capture per rilevare le pose del robot, mentre all'aperto è stato utilizzato un sensore GNSS. Inoltre, sensori aggiuntivi come IMU ed encoder hanno consentito di verificare i valori effettivi di slittamento.
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