A Comparative Study of Omnidirectional and Differential Drive Systems for Mobile Manipulator Robots: A Performance Review of Strengths and Weaknesses
2023 (English)Independent thesis Advanced level (degree of Master (Two Years)), 20 credits / 30 HE credits
Student thesisAlternative title
En jämförande studie om omnidirektionell drift och differentialdrift för mobila manipulatorer : En prestationsrecension av styrkor och svagheter (Swedish)
Abstract [en]
This thesis investigates the strengths and weaknesses of omnidirectional drive and differential drive systems on mobile manipulator robots. Based on a literature study, a hypothetical use case, and identified Key Performace Indicators the drive system’s effects on the performance of the mobile manipulator are evaluated. A qualitative approach was used for evaluation. The research methodology involved analyzing the wheel characteristics of each drive system, identifying parameters affecting the performance, and assessing the two drive system characteristics within the context of the hypothetical use case. Six Key Performance Indicators such as pose accuracy, space utilization, and manipulability were formulated and examined to determine the comparative strengths and weaknesses of the drive systems. The results confirmed that omnidirectional drive systems exhibit greater maneuverability and agility while differential drive systems are less complex and often more durable in rough conditions. However, the results also show that in many cases the answer on what drive system to use will depend on many factors and that these factors can affect the overall performance of the mobile manipulator. This study provides insights into performance-affecting parameters and relevant performance aspects by examining the strengths and weaknesses of omnidirectional and differential drive systems. While acknowledging the need for caution in generalizing the findings and assuming validity in real-world applications, the results obtained serve as a starting point for further investigations.
Abstract [sv]
Detta examensarbete undersöker styrkor och svagheter hos omnidirektionella drivsystem och differentialdrivsystem på mobila manipulatorer. En kvalitativ metod, baserat på en litteraturstudie, ett hypotetiskt användningsscenario och identifierade prestationsindikatorer, användes för att utvärdera drivsystemets effekter på den mobila manipulatorns prestanda. Forskningsmetodiken innebar att analysera hjulegenskaperna för varje drivsystem, identifiera parametrar som påverkar prestandan och bedöma de två drivsystemens egenskaper inom ramen för det hypotetiska användningsfallet. Viktiga prestationsindikatorer som poserings noggrannhet, utrymmesutnyttjande och manipulerbarhet undersöktes för att fastställa och jämförande styrkorna och svagheterna hos drivsystemen. Resultaten bekräftade att omnidirektionella drivsystem uppvisar större manövrerbarhet och smidighet medan differentialdrivsystem ofta är mindre komplexa och mer hållbara under tuffa förhållanden. Dock visar resultaten även att svaret på vilket drivsystem som ska användas i många fall beror på flertalet faktorer och att dessa faktorer kan påverka den mobila manipulatorns totala prestanda. Denna studie ger insikter i prestandapåverkande parametrar och relevanta prestandaaspekter genom att undersöka styrkorna och svagheterna hos omnidirektionella och differentiella drivsystem. Samtidigt som man erkänner behovet av försiktighet med att generalisera resultaten och anta giltighet i verkliga tillämpningar, tjänar de erhållna resultaten som en utgångspunkt för ytterligare undersökningar.
Place, publisher, year, edition, pages
2023. , p. 60
Series
TRITA-EECS-EX ; 2023:545
Keywords [en]
Omnidirectional drive, differential drive, mobile manipulator, mobile platform drive, drive mechanism comparison, holonomic mobile manipulator, non-holonomic mobile manipulator
Keywords [sv]
Omnidirektionell drift, Differentialdrift, Mobil manipulator, Mobil plattformsdift, Jämförelse av drivmekanismer, Holonomisk mobil manipulator, Icke-holonomisk mobil manipulator
National Category
Computer and Information Sciences
Identifiers
URN: urn:nbn:se:kth:diva-332431OAI: oai:DiVA.org:kth-332431DiVA, id: diva2:1783655
External cooperation
ABB
Supervisors
Examiners
2023-08-072023-07-232023-08-07Bibliographically approved