Simulation model of mobile robot movement on complex ground

Cover Page


Cite item

Full Text

Abstract

BACKGROUND: Typically, mobile robots shall have high maneuverability, requiring additional drives that allow for changing the propulsion unit geometry and complex motion control systems. Existing software used to simulate the movement of rigid body systems do not always allow for the accurate description of the propulsion unit (wheels) interaction with the complex ground, challenging the development of advanced control algorithms.

AIM: To develop a movement simulation for mobile robots, combining the advanced software for mathematical modeling of rigid body system movement and an algorithm to detect the contact of wheels with the ground relief based on a modified GJK algorithm.

METHODS: The approach proposed to solve the problem of propulsion unit contact with track irregularities is based on the GJK algorithm used to search for wheel intersections with the ground relief. The output of the algorithm allowed to determine contact forces and moments that describe the tire–ground interaction based on its elastic damping and traction properties.

RESULTS: The authors propose a mathematical model of the wheel interaction with uneven ground for multiple contact points. The model is based on a modified GJK algorithm and allows to determine contact points and interaction forces when simulating the mobile robot movement at a speed close to real time. The paper presents an assessment of the model’s effectiveness and its suitability for developing automatic movement control algorithms for mobile robots.

CONCLUSION: The developed model allows to study efficiently the mobile robot movement when negotiating large obstacles and uneven grounds with multiple contact points of the propulsion unit with the ground. The study confirms that the model is suitable for and may be used in mathematical simulation models to design motion control laws for a mobile robot.

About the authors

Oleg P. Goidin

Bauman Moscow State Technical University

Email: goidin@vniia.ru
ORCID iD: 0009-0009-9655-1870
SPIN-code: 6891-2670

Head of the Robotics and Emergency Response Center

Russian Federation, Moscow

Boris B. Kositsyn

Bauman Moscow State Technical University

Email: kositsyn_b@bmstu.ru
ORCID iD: 0000-0002-2131-2738
SPIN-code: 2005-7528

Dr. Sci. (Engineering), assistant professor, Professor of the Wheeled Vehicles Department

Russian Federation, Moscow

Anton A. Stadukhin

All-Russia Research Institute of Automatics named after N.L. Dukhov

Author for correspondence.
Email: ant.m@bmstu.ru
ORCID iD: 0000-0003-1414-3435
SPIN-code: 7669-7133

Dr. Sci. (Engineering), assistant professor, Professor of the Multipurpose Tracked Vehicles and Mobile Robots Department

Russian Federation, Moscow

References

  1. Gilbert EG, Johnson DW, Keerthi SS. A fast procedure for computing the distance between complex objects in three-dimensional space. IEEE Journal on Robotics and Automation. April 1988;4(2):193–203. doi: 10.1109/56.2083
  2. Gazebo Open Source Libraries. Accessed: 09.04.2025. Available from: https://gazebosim.org/home
  3. Wu D, Yu Z, Adili A, Zhao F. A Self-Collision Detection Algorithm of a Dual-Manipulator System Based on GJK and Deep Learning. Sensors. 2023;(23). doi: 10.3390/s23010523 EDN: HZVVUE
  4. Stadukhin AA. Modeling the Interaction of a Mobile Robot and a Support Base Using Polyhedron Intersection Algorithms. Engineering Journal: Science and Innovation. 2016;12(60). (In Russ.) doi: 10.18698/2308-6033-2016-12-1561 EDN: XEQDXF
  5. Unity Documentation. Introduction to Primitive Collider Shapes. Accessed: 09.04.2025. Available from: https://docs.unity3d.com/6000.0/Documentation/Manual/primitive-colliders-introduction.html
  6. MathWorks. Simscape Multibody. Accessed: 09.04.2025. Available from: https://ww2.mathworks.cn/en/products/simscape-multibody.html
  7. Winter. GJK: Collision Detection Algorithm in 2D/3D. Accessed: 09.04.2025. Available from: https://winter.dev/articles/gjk-algorithm
  8. Rozhdestvensky YuL, Mashkov KYu. On the Formation of Reactions During the Rolling of an Elastic Wheel on a Non-Deformable Base. Proceedings of the Moscow Higher Technical School. 1982(390):56–64. (In Russ.)
  9. Marokhin S. Prediction of Mobility Characteristics of a Special-Purpose Vehicle Equipped with Active Safety Systems. [dissertation] Moscow; 2005. (In Russ.) EDN: NNHRUT
  10. Gorelov VA, Evseev KB, Chudakov OI, Balkovsky KS. Evaluation of Curvilinear Motion Parameters of a Vehicle Train Using Simulation Modeling. News of the Moscow State Technical University “MAMI”. 2020(4(46)):2–16. (In Russ.) doi: 10.31992/2074-0530-2020-46-4-2-15 EDN: ADNOQT
  11. Gazizullin RL. Development of a Power Distribution Control Law for a Wheeled Vehicle’s Propulsion System When Moving on a Flat, Dense Support Surface. [dissertation] Moscow; 2023. (In Russ.) EDN: NYKGXQ
  12. Afanasyev BA, Zheglov LF, Zuzov VN, et al. Design of All-Wheel Drive Wheeled Vehicles: Textbook for Universities: In 3 Vol. Vol. 2. Moscow: MGTU im NE Baumana; 2008. (In Russ.) EDN: YNGUAB
  13. Platonov VF, Leinashvili GR. Tracked and Wheeled Transport and Traction Vehicles. Moscow: Mashinostroenie; 1986. (In Russ.)
  14. Goidin OP, Kositsyn BB, Stadukhin AA. Integrated Motion Control Law for an Articulated Wheeled Mobile Robot. In: Advanced Systems and Control Problems: Proceedings of the XX Anniversary All-Russian Scientific-Practical Conference. Donbai, Karachay-Cherkess Republic. Donbai; 2025:241–245. (In Russ.)

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1. Diagram for determining the wheel-ground contact point.

Download (243KB)
3. Fig. 2. Flow chart of the algorithm used to search intersections or distances between the wheel center and the convex polyhedron of the ground.

Download (283KB)
4. Fig. 3. Determining the distance between a point and a polyhedron: 1, polyhedron; 2, point.

Download (95KB)
5. Fig. 4. Determining the distance between a point and a polyhedron (Minkowski space): а, step 1 (point); b, step 2 (segment); c, step 3 (segment); d, step 4 (triangle).

Download (360KB)
6. Fig. 5. Determining the distance between a point and a polyhedron: 1, polyhedron; 2, point; 3, vector of the distance between the bodies.

Download (90KB)
7. Fig. 6. Diagram for determining the parameters of wheel–ground interaction.

Download (275KB)
8. Fig. 7. Interface of the mobile robot movement model.

Download (267KB)
9. Fig. 8. Dimensions and degrees of freedom of the mobile robot.

Download (85KB)
10. Fig. 9. Typical positions of the mobile robot overcoming a ledge.

Download (46KB)
11. Fig. 10. Trajectory of left-hand wheels of the mobile robot overcoming a ledge.

Download (140KB)
12. Fig. 11. Longitudinal section pitches at overcoming a ledge.

Download (101KB)

Copyright (c) 2025 Eco-Vector

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».