Localització de Vehicles Autònoms emprant Tècniques LPV
La robòtica mòbil concep el problema de Localització i Mapatge Simultanis (SLAM) d’un robot autònom com un problema purament cinemàtic. No obstant, l’automatització dels vehicles provoca que les masses i les velocitats de les plataformes mòbils involucrades creixin i s’evidenciï la seva resposta din...
| Autor: | |
|---|---|
| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Fecha de publicación: | 2020 |
| País: | España |
| Institución: | Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) |
| Repositorio: | UPCommons. Portal del coneixement obert de la UPC |
| Idioma: | catalán |
| OAI Identifier: | oai:upcommons.upc.edu:2117/330518 |
| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/2117/330518 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Autonomous vehicles Vehicles autònoms Àrees temàtiques de la UPC::Enginyeria mecànica |
| Sumario: | La robòtica mòbil concep el problema de Localització i Mapatge Simultanis (SLAM) d’un robot autònom com un problema purament cinemàtic. No obstant, l’automatització dels vehicles provoca que les masses i les velocitats de les plataformes mòbils involucrades creixin i s’evidenciï la seva resposta dinàmica. Per aquest motiu els sistemes de localització que resolen problemes de SLAM s’han d’actualitzar per incorporar la resposta dinàmica del vehicle i poder-los aplicar en el desenvolupament dels sistemes de conducció autònoma. Per fer-ho, cal incloure els models dinàmics del vehicle en el sistema d’observació, per poder explicar amb més detall els fenòmens que es produeixen en els girs com, per exemple, els petits derrapatges de les rodes o l’oposició que efectua la massa del vehicle als canvis cinemàtics que el control del vehicle demana. A diferència dels models cinemàtics, les no linealitats dels models dinàmics són més importants. Per aquest motiu, les tècniques de control clàssiques basades en la linealització del model del sistema entorn del punt d’operació deixen de ser útils i cal introduir noves tècniques de control avançat que permetin tractar més eficientment les no linealitats dels models involucrats. La tècnica basada en models lineals amb paràmetres variants (LPV) permet treballar amb models no lineals, efectuant-ne una pseudolinealització, i establir metodologies sistemàtiques per fer la sintonia dels sistemes de control aplicant diverses especificacions. En els últims anys s’ha demostrat que aquesta tècnica de control avançat és molt útil en aplicacions reals i ja ha estat implementada en una gran varietat de camps. En el treball que es presenta es vol desenvolupar un sistema de SLAM resolt en línia per un vehicle autònom que tingui en compte la seva resposta dinàmica. Per fer-ho, es vol generar una nova metodologia de SLAM implementada amb tècniques per LPV. Per això, es proposa una metodologia iterativa, tipus Filtre de Kalman, però que evita la linealització del problema gràcies a la pseudolinealització del sistema que aporta la tècnica per LPV. Aquesta metodologia es considera la tècnica de referència per validar la tècnica innovadora que es proposa per resoldre el problema de LPV-SLAM dinàmic plantejat. Es tracta d’una metodologia que implementa un observador politòpic i que permet aprofundir en el potencial de la tècnica per LPV, d’una manera molt semblant a com ho fa la tècnica de Takagi-Sugeno per resoldre els problemes de la lògica difusa. Aquesta tècnica permet sintonitzar per optimització l’observador del sistema abans de començar el bucle temporal del SLAM i, dins del bucle, trobar l’observador necessari pel punt d’operació per interpolació dels observadors sintonitzats per optimització. Aquest procediment permet tractar de manera global les no linealitats del sistema de SLAM, complint les condicions de Lyapunov per sistemes no lineals, i reduir l’esforç computacional per trobar en línia l’observador del sistema. Es proposa un desenvolupament incremental del sistema de SLAM estructurat en subproblemes. Per cadascun s’implementen les dues metodologies proposades, iterativa i politòpica, i s’experimenten en simulació. Aquest desenvolupament incremental permet determinar què aporta cada millora introduïda i quins mecanismes manquen per poder arribar a l’objectiu final establert. |
|---|