論文の概要: Modeling PWM-Time-SOC Interaction in a Simulated Robot

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.00319v1
• Date: Fri, 27 Feb 2026 21:21:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-30 05:02:03.761199
• Title: Modeling PWM-Time-SOC Interaction in a Simulated Robot
• Title（参考訳）: 模擬ロボットにおけるPWM-Time-SOC相互作用のモデル化
• Abstract要約: 本研究は, 4輪Arduinoロボットの時間と義務サイクルの関数としてSOCの枯渇を予測するシミュレーションから, 物理およびデータインフォームドモデルを開発した。 このフレームワークは、同様のロボットのためのエネルギーを意識した計画を可能にし、任意の初期SOCレベルと環境に依存したパラメータを現実世界のデプロイメントに組み込むように拡張することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accurate prediction of battery state of charge is needed for autonomous robots to plan movements without using up all available power. This work develops a physics and data-informed model from a simulation that predicts SOC depletion as a function of time and PWM duty cycle for a simulated 4-wheel Arduino robot. A forward-motion simulation incorporating motor electrical characteristics (resistance, inductance, back-EMF, torque constant) and mechanical dynamics (mass, drag, rolling resistance, wheel radius) was used to generate SOC time-series data across PWM values from 1-100%. Sparse Identification of Nonlinear Dynamics (SINDy), combined with least-squares regression, was applied to construct a unified nonlinear model that captures SOC(t, p). The framework allows for energy-aware planning for similar robots and can be extended to incorporate arbitrary initial SOC levels and environment-dependent parameters for real-world deployment.
• Abstract（参考訳）: 自律ロボットが利用可能なすべての電力を使わずに動きを計画するためには、充電状態の正確な予測が必要である。 本研究は,SOCの劣化を時間の関数として予測するシミュレーションと,シミュレーションされた4輪ArduinoロボットのPWMデューティサイクルから物理・データインフォームドモデルを開発する。 運動電気特性(抵抗,インダクタンス,バックEMF,トルク定数)と機械力学(質量,抗力,転がり抵抗,車輪半径)を取り入れた前方運動シミュレーションを用いてPWM値のSOC時系列データを1-100%から生成した。 非線形ダイナミクスのスパース同定 (SINDy) と最小二乗回帰を組み合わせて, SOC(t, p) を捕捉する統一非線形モデルを構築する。 このフレームワークは、同様のロボットのためのエネルギーを意識した計画を可能にし、任意の初期SOCレベルと環境に依存したパラメータを現実世界のデプロイメントに組み込むように拡張することができる。

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