Robust and adaptive discrete-time control for autonomous off-road vehicles

Fernández Guzmán, Fernando Benjamín. Robust and adaptive discrete-time control for autonomous off-road vehicles . 2018. Universidad Nacional de Educación a Distancia (España). Escuela Internacional de Doctorado. Programa de Doctorado en Ingeniería de Sistemas y Control

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Nombre Descripción Tipo MIME Size
FERNANDEZ_GUZMAN_Fernando_Benjamin_Tesis.pdf FERNANDEZ GUZMAN Fernando Benjamin_Tesis.pdf application/pdf 3.84MB

Título Robust and adaptive discrete-time control for autonomous off-road vehicles
Autor(es) Fernández Guzmán, Fernando Benjamín
Resumen A la hora de diseñar un controlador para vehículos todo terreno no tripulados existen dos aspectos a tener en cuenta, además de la propia dinámica del vehículo: la velocidad y las irregularidades del terreno. Estos aspectos hacen que el comportamiento del sistema varíe en el tiempo y, mientras que el primer aspecto puede ser medible, determinar cómo afectan las irregularidades del terreno a la dinámica del vehículo puede ser extremadamente difícil. Las soluciones que cubren esta problemática pueden ser muy complejas y requerir gran cantidad de recursos tanto de tiempo como de conocimientos, haciendo que su implementación en sistemas embebidos sea poco práctica. La literatura propone soluciones basadas en la implementación de controladores adaptativos con modelo de referencia (MRAC, por sus siglas en inglés). Sin embargo, aun existen aspectos a mejorar en términos de robustez, alcance del controlador y complejidad de diseño e implementación. El trabajo de investigación desarrollado en esta tesis consiste en el análisis e implementación de dos tipos de controladores: un regulador auto ajustable en cascada y un regulador auto ajustable robusto. El primero consiste en dos lazos de control anidados, donde el lazo interno contiene el regulador auto ajustable para la velocidad de viraje y el lazo externo contiene un controlador tipo PID para la posición lateral del vehículo, el cual es gestionado por un planificador de ganancias para ajustar los parámetros del controlador según la velocidad del vehículo. El segundo controlador es un regulador auto ajustable robusto que controla directamente la posición lateral del vehículo. Ambos reguladores usan un controlador digital tipo RST, en el primero el algoritmo usado se basa en posicionamiento de polos de grado mínimo (MDPP, por sus siglas en inglés), mientras que en el segundo se basa en un posicionamiento de polos robusto basado en un modelo de regulación de segundo orden. Adicionalmente, este último contiene un planificador de ganancias que ajusta los parámetros del modelo de regulación según la velocidad medida del vehículo. Para la identificación en tiempo real de la dinámica de viraje, en ambos controladores se han propuesto dos tipos de algoritmos: Recursividad con mínimos-cuadrados y Gradiente en tiempo real. Las controladores propuestos en esta tesis fueron validados en entornos simulados y reales, y comparados favorablemente frente a un controlador de tipo óptimo ampliamente conocido. Además de utilizarse en robots agrícolas con dirección deslizante, pueden aplicarse en vehículos con diferente tipo de sistema de dirección, al ser los controladores lineales y "ligeros" en términos de programación, lo que favorece su implementación en sistemas embebidos pequeños, reduciendo así la brecha de transición de prototipos de investigación a vehículos comerciales.
Materia(s) Ingeniería Informática
Editor(es) Universidad Nacional de Educación a Distancia (España). Escuela Internacional de Doctorado. Programa de Doctorado en Ingeniería de Sistemas y Control
Director de tesis Cerrada Somolinos, Jose Antonio
Herrera Caro, Pedro Javier
Fecha 2018-12-18
Formato application/pdf
Identificador tesisuned:ED-Pg-IngSisCon-Fbfernandez
http://e-spacio.uned.es/fez/view/tesisuned:ED-Pg-IngSisCon-Fbfernandez
Idioma eng
Versión de la publicación acceptedVersion
Nivel de acceso y licencia http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
info:eu-repo/semantics/openAccess
Tipo de recurso Thesis
Tipo de acceso Acceso abierto

 
Versiones
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Creado: Fri, 12 Apr 2019, 19:02:27 CET