Control predictivo para el seguimiento de trayectorias en vehículos Autónomos Terrestres

El departamento del Tolima es un gran referente agrícola para el país, por ello surge la necesidad de emplear nuevas tecnologías para optimizar los procesos agrícolas y con ello incrementar la rentabilidad del mismo. Es por esto que el presente trabajo de grado desarrolla un sistema de seguimiento d...

Full description

Autores:: Tique Rangel, Juan Carlos

Tipo de recurso:: Trabajo de grado de pregrado

Fecha de publicación:: 2021

Institución:: Universidad de Ibagué

Repositorio:: Repositorio Universidad de Ibagué

Idioma:: spa

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description	El departamento del Tolima es un gran referente agrícola para el país, por ello surge la necesidad de emplear nuevas tecnologías para optimizar los procesos agrícolas y con ello incrementar la rentabilidad del mismo. Es por esto que el presente trabajo de grado desarrolla un sistema de seguimiento de trayectorias para vehículos con arquitectura skid-steering empleando control predictivo, con el fin de tener una herramienta tecnológica que brinde al sector agrícola la automatización de tareas como la siembra, tomar muestras localizadas y tareas de laboreo primario/secundario. El sistema cuenta con un filtro de Kalman para estimar la posición y dirección georreferenciadas del vehículo en espacios abiertos, el cual permite fusionar la información de posición y dirección de una unidad de medición inercial (IMU), encoders y GPS (Global Positioning System) instalados en el vehículo. De otro lado, para el seguimiento autónomo de trayectorias, se diseñaron dos controladores: 1) control de velocidad lineal: con base a un controlador proporcional en función de la distancia del vehículo con respecto a la trayectoria, y 2) control de dirección: con base a un control predictivo en función de la dirección de vehículo con respecto a la dirección de la trayectoria. El diseño del controlador predictivo (MBPC) se realizó con base en el modelo matemático dinámico de dirección de un vehículo tipo skid-steering y sus parámetros se estimaron utilizando datos reales de entrada y salida. Los resultados prácticos de esta implementación, muestran que la estrategia desarrollada presenta buen desempeño con errores promedio en el seguimiento de una trayectoria en exteriores menores a un metro, algo que para aplicaciones en agricultura es prometedor.
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Kawano, Y. Goto, M. Tsuchimoto, and K. Sato, “Range extension autonomous driving for electric vehicles based on optimal velocity trajectory and driving braking force distribution considering road gradient information,” pp. 4754–4759, 2015. Microsoft Azure. Middleware. Ultimo acceso: Abril 2020. [Online]. Available: https://azure.microsoft.com/es-es/overview/what-is-middleware/ TESLA. Model s. Ultimo acceso: Octubre 2020. [Online]. Available: https: //www.tesla.com/models S. Valentin, “Autonomous tractor technology shows way forward for farming: enhancing efficiency and working conditions in agriculture,” Case IH and CNH Industrial, Tech. Rep., 2016. JOHN DEERE. Autotrac. Ultimo acceso: Octubre 2020. [Online]. Available: https:// www.deere.com/en/technology-products/precision-ag-technology/guidance/auto-trac/ NEW HOLLAND, “New holland nhdrive concept autonomous tractor makes appearances at major australian field days,” NEW HOLLAND, Tech. Rep., 2017. KUBOTA Corporation. Kubota concept tractor. Ultimo acceso: Octubre 2020. [Online]. Available: https://www.kubota.com/innovation/concept-tractor/index.html YANMAR. Robot tractor. Ultimo acceso: Octubre 2020. [Online]. Available: https://www.yanmar.com/global/about/technology/vision2/robotics.html Dot Technology Corp. About dot. Ultimo acceso: Octubre 2020. [Online]. Available: http://seedotrun.com/faq.php F. B. Argomedo, N. Marchand, and O. Sename, “Constrained Model Predictive Control of a skid-steering mobile robot,” pp. 4653–4658, 2009. T. Kim, “Path Tracking for a Skid-steer Vehicle using Learning-based Model Predictive Control,” Master’s thesis, Seoul National University, 2017. Open Source Robotics Foundation. Ros catkin. Ultimo acceso: Mayo 2020. [Online]. Available: https://wiki.ros.org/catkin/conceptual overview N. Garcia and C. Molina, “Desarrollo de un robot movil terrestre semi-autonomo con acceso remoto,” Tesis de Ingenieria Electr´onica, Universidad de Ibagu´e, 2019. SPEKTRUM. 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spelling	Barrero Mendoza, Oscar5df5e093-ccfa-4fcd-918a-d6dd73688445-1Tique Rangel, Juan Carlose1fa9aaf-044c-45ef-85a4-22bda3ce6191-12025-03-27T19:17:24Z2025-03-27T19:17:24Z2021El departamento del Tolima es un gran referente agrícola para el país, por ello surge la necesidad de emplear nuevas tecnologías para optimizar los procesos agrícolas y con ello incrementar la rentabilidad del mismo. Es por esto que el presente trabajo de grado desarrolla un sistema de seguimiento de trayectorias para vehículos con arquitectura skid-steering empleando control predictivo, con el fin de tener una herramienta tecnológica que brinde al sector agrícola la automatización de tareas como la siembra, tomar muestras localizadas y tareas de laboreo primario/secundario. El sistema cuenta con un filtro de Kalman para estimar la posición y dirección georreferenciadas del vehículo en espacios abiertos, el cual permite fusionar la información de posición y dirección de una unidad de medición inercial (IMU), encoders y GPS (Global Positioning System) instalados en el vehículo. De otro lado, para el seguimiento autónomo de trayectorias, se diseñaron dos controladores: 1) control de velocidad lineal: con base a un controlador proporcional en función de la distancia del vehículo con respecto a la trayectoria, y 2) control de dirección: con base a un control predictivo en función de la dirección de vehículo con respecto a la dirección de la trayectoria. El diseño del controlador predictivo (MBPC) se realizó con base en el modelo matemático dinámico de dirección de un vehículo tipo skid-steering y sus parámetros se estimaron utilizando datos reales de entrada y salida. Los resultados prácticos de esta implementación, muestran que la estrategia desarrollada presenta buen desempeño con errores promedio en el seguimiento de una trayectoria en exteriores menores a un metro, algo que para aplicaciones en agricultura es prometedor.The department of Tolima is a great agricultural reference for the country, so there is a need to use new technologies to optimize agricultural processes and thus increase the profitability of it. That is why this work develops a system of tracking trajectories for vehicles with skid-steering architecture using predictive control, in order to have a technological tool that provides the agricultural sector automation of tasks such as planting, taking samples located and primary / secondary tillage tasks. The system has a Kalman filter to estimate the georeferenced position and direction of the vehicle in open spaces, which allows merging the position and direction information of an inertial measurement unit (IMU), encoders and GPS (Global Positioning System) installed in the vehicle. On the other hand, for the autono- VII mous tracking of trajectories, two controllers were designed: 1) linear speed control: based on a proportional controller as a function of the distance of the vehicle from the trajectory, and 2) direction control: based on a predictive control as a function of the direction of the vehicle from the direction of the trajectory. The design of the predictive controller (MBPC) was made based on the mathematical dynamic model of direction of a vehicle type skidsteering and its parameters were estimated using real data input and output. The practical results of this implementation show that the developed strategy presents good performance with average errors in tracking an outdoor trajectory of less than one meter, something that for applications in agriculture is promising.PregradoIngeniero ElectrónicoResumen.....VII Lista de figuras.....XI Lista de tablas.....XII Introducción.....1 1 Vehículos autónomos terrestres.....4 1.1 Marco Teórico.....4 1.1.1 Modelo robot Skid-Steered.....4 1.1.2 Modelo Cinemático.....6 1.1.3 Filtro de Kalman.....7 1.1.4 Modelo Dinámico.....8 1.1.5 Control Predictivo por Modelo.....8 1.1.6 ROS.....11 1.2 Antecedentes.....13 2 Materiales y Equipos.....16 2.1 Ubiquity.....17 2.2 Descripci´on del Nivel gráfico de computo de ROS.....18 2.3 Sensores en ROS.....19 2.3.1 rc control.....19 2.3.2 Roboteq.....20 2.3.3 xsens mti driver.....20 2.3.4 GPS.....21 2.4 Nodos de software en ROS.....23 2.4.1 Odom.....23 2.4.2 IMU.....24 2.4.3 Kalman Filter.....24 2.4.4 Main Control.....24 3 Metodología.....26 3.1 Implementación del Filtro de Kalman.....26 3.2 Diseño del controlador de trayectoria.....30 3.2.1 Generador de Trayectoria.....30 3.2.2 Modelo Dinámico.....32 3.2.3 Control de trayectoria.....38 4 Resultados.....41 4.1 Filtro de Kalman y Control de Trayectoria.....41 5 Conclusiones y Recomendaciones.....44 5.1 Conclusiones.....44 5.2 Recomendaciones.....45 Bibliografia.....4962 paginasapplication/pdfTique Rangel, J.C. (2021). Control predictivo para el seguimiento de trayectorias en vehículos Autónomos Terrestres. [Trabajo de grado, Universidad de Ibagué]. https://hdl.handle.net/20.500.12313/4906https://hdl.handle.net/20.500.12313/4906spaUniversidad de IbaguéIngenieríaIbaguéIngeniería ElectrónicaInstituto Geogr´afico Agust´ın Codazzi. Tolima, uno de los departamentos con mayor potencial agricola en colombia. Ultimo acceso: Abril 2020. [Online]. Available: https://igac.gov.co/J. Chica L., Y. C. Tirado O., and J. M. Barreto O., “Indicadores de competitividad del cultivo del arroz en colombia y estados unidos,” 2016.E. Gil, “Situaci´on actual y posibilidades de la agricultura de precision,” 2010.Y. M. Nova, “Desarrollo de un sistema de navegaci´on aut´onoma para un veh´ıculo el´ectrico tipo rover, para aplicaciones de agricultura de precisi´on,” Tesis de Ingenieria Electr´onica, Universidad de Ibagu´e, 2019.L. 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Control predictivo para el seguimiento de trayectorias en vehículos Autónomos Terrestres

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