Modelación, identificación y control de sistemas robóticos en entornos no estructurados
Guardado en:
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| Publicado: |
2023
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2023-01-01 |
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Co-director/a Director/a Doctor/a en Ingeniería Doctorado en Ingeniería UNCuyo FI |
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Control automático Control no lineal Redes neuronales artificiales (RNA) Robot móvil Robótica Vehículos autónomos |
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El desarrollo de los vehículos autónomos está configurando el futuro del transporte. Los controladores de movimiento de alto rendimiento son necesarios para desplegar la tecnología para seguimiento de trayectorias en una amplia condición de entornos y con robustez para distintos tipos de perturbaciones.
El vehículo autónomo se caracteriza por una conexión inteligente entre las operaciones de navegación y acción, que define su comportamiento y le permite llegar a la consecución de los objetivos programados (en este caso el seguimiento de trayectorias) con características del vehículo que poseen cierto grado de incertidumbre.
Esta tesis aborda el seguimiento de trayectorias para vehículos autónomos con el objetivo de desarrollar un controlador inteligente inmune a las perturbaciones externas y dinámicas no modeladas acotadas. La tarea se dividió en el modelado de los distintos tipos vehículos considerados, robots móviles, vehículos aéreos autónomos y navíos, cuyo modelo se dividió en la cinemática y dinámica del vehículo, donde la estrategia de control se basa en modelos y control inteligente.
En la primera parte de la tesis, presentamos los preliminares teóricos y revisamos las diferentes técnicas de control no lineal y control inteligente, siendo el campo de aplicación en sistemas no lineales complejos para los que los métodos de la teoría de control lineal no son aplicables. Esta técnica es idónea para la identificación de los parámetros de control, ya que el control inteligente puede permitir una identificación de parámetros en casos donde la estructura de la ley de control está dada pero los parámetros o parte de su dinámica son desconocidos.
En la segunda parte de la tesis, descomponemos el problema de control de cada uno de los vehículos considerados en controladores cinemáticos y dinámicos basados en los modelos de cada uno de ellos. Siendo la principal contribución de la tesis la formulación de los controladores de seguimiento de trayectorias minimizando del error de seguimiento de trayectorias, lo que permite un enfoque de diseño unificado utilizando métodos de espacio de estados. En particular, comparamos el rendimiento de las estrategias de control basadas en Control adaptable basado en regresores (Adaptive Control) y control neuronal adaptable utilizando superficies deslizantes (NA-SMC), y analizamos la estructura del control basado en algebra lineal (LABC), estableciendo el vínculo entre los trabajos basados en el diseño de control clásico y los recientes enfoques basados en el control inteligente.
En esta parte de la tesis, también se presentan los resultados de las pruebas realizadas en distintos entornos, como también la simulación de diferentes tipos de vehículos con variaciones de su dinámica y la acción de dinámicas no modeladas. Donde la verificación de la viabilidad de las diferentes estrategias de control es demostrada a través de resultados de simulación como de experimentos según sea el caso.
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