Abstract-In autonomous mobile robots with differential drive, another problem that arises in the planning of an orbit movement is to enable the robot to follow the trajectory in the best way. Various internal and external factors prevent the path obtained by mathematical calculations to be followed as desired. Because, in real applications, the differences in the frequencies of the motors can cause the movement to go out of the calculations. In addition, there are many constraints such as ground friction, load, curves of the route, sharpness and roughness. Generally, ground friction and load of the system are neglected in road planning and position control studies. However, in this study, error rates in position control were investigated by adding these two parameters to the dynamic model. Position control occurs as a deviation between the current position and the desired trajectory according to local and general coordinate information. The aim here is to minimize the error rate and to ensure that the motor speeds (PID, Fuzzy, etc.) of the motor according to the error generate appropriate signals. Many algorithms have been developed for this purpose. In this study, Pure Pursite algorithm, one of the first algorithms developed for position control, was used. The Pure Pursuit algorithm works with the mobile robot's movement planning to the target point that is determined at a certain distance from the endpoint. It is derived from the logic of movement according to a certain distance of people. In this study, the robot position control application and trajectory tracking performance of the autonomous mobile robot dynamic model developed by Pure Pursuit algorithm was investigated. Özet-Diferansiyel sürüşlü otonom mobil robotlarda yörüngesi belirlenmiş bir hareket planlamada ortaya çıkan bir başka problem de robotun yörüngeyi en iyi şekilde takip edebilmesini sağlamaktır. Çeşitli iç ve dış etkenler, matematiksel hesaplamalarla elde edilmiş yolun istenildiği gibi izlenilmesini engellemektedir. Çünkü gerçek uygulamalarda motorların frekanslarının farklılıkları dahi hareketin yapılan hesaplamaların dışına çıkmasına neden olabilmektedir. Bunun yanında zemin sürtünmesi, yük, rotanın kıvrımları, keskinlikleri, engebeleri gibi birçok kısıt karşımıza çıkmaktadır. Genellikle zemin sürtünmesi ile sistemin yükü yol planlama ve pozisyon kontrol çalışmalarında ihmal edilmektedir. Ancak bu çalışmada bu iki parametrenin de dinamik modele eklenmesiyle pozisyon kontrolündeki hata oranları incelenmiştir. Pozisyon kontrolü yerel ve genel koordinat bilgilerine göre mevcut pozisyon ile istenilen yörünge arasındaki sapma olarak oluşur. Burada amaç hata oranını en aza indirmek ve hataya göre motor hızlarını kontrolörlerin (PID, Fuzzy vb.) uygun sinyalleri üretmesini sağlamaktır. Bu amaçla birçok algoritma geliştirilmiştir. Bu çalışmada pozisyon kontrolü için geliştirilen ilk algoritmalardan Pure Pursuit algoritması kullanılmıştır. Pure Pursite algoritması mobil robotun uç noktasına belirli bir uzaklıkta belirlediği hedef noktaya hareket planlamasıyla çalışmaktadır. İnsanların belirli bir bakış mesafesine göre hareket mantığından elde edilmiştir. Çalışmamızda geliştirdiğimiz otonom mobil robot dinamik modelinin Pure Pursıuit algoritmasıyla robot pozisyon kontrol uygulaması ve yörünge takip başarımı incelenmiştir.

Keywords - Pure Pursuit, ground friction, load, position control,dynamic analysis, kinematic analysis

[1] Urrea, Claudio, and José Muñoz. "Path tracking of mobile robot in crops." Journal of Intelligent & Robotic Systems 80.2 (2015): 193-205.

[2] Patle B. K., Parhi D., Jagadeesh A., Sahu O. P. Real time navigation approach for mobile robot. c. 12, s. 2, ss. 135–142, 2017

[3] Leena, N., and K. K. Saju. "Modelling and trajectory tracking of wheeled mobile robots." Procedia technology 24 (2016): 538-54

[4] Malu, S. K., Majumdar, J. Kinematics, localization and control of differential drive mobile robot. Global Journal of Research In Engineering.(2014).

[5] Samuel, Moveh, Mohamed Hussein, and Maziah Binti Mohamad. "A review of some pure-pursuit based path tracking techniques for control of autonomous vehicle." International Journal of Computer Applications 135.1 (2016): 35-38.

[6] Marchewka, D., Piątek, M. Wheeled mobile robot modeling aspects. AGH University of Science and Technology, Krakow, Poland. (2006).

[7] Gürgüze,G ve Türkoğlu İ. “Otonom Diferansiyel Sürücülü Mobil Robotlarda Kinematik Model”,UBAK,2019.

[8] Gürgüze,G ve Türkoğlu İ. “Otonom Diferansiyel Sürücülü Mobil Robotlarda Kinematik Model”,UBAK,2019.

[9]Stepniewski, A., et al. "Dynamics model of a vehicle with DC motor." Teka Komisji Motoryzacji i Energetyki Rolnictwa 15.1 (2015)

[10] Lundgren, Martin. "Path tracking for a miniature robot." Masters, Department of Computer Science, University of Umea (2003): 9.

[11]Wang, Wei-Jen, Tusng-Ming Hsu, and Tzu-Sung Wu. "The improved pure pursuit algorithm for autonomous driving advanced system." 2017 IEEE 10th International Workshop on Computational Intelligence and Applications (IWCIA). IEEE, 2017.

[12] Matlab Team (2019) [Online]. Available: https:/ /www.mathworks.com/help/robotics/ug/pure-pursuitcontroller.html