Download - Control en red de vehículosControl en red de vehículos ...De sensores de la planta al controlador · Del controlador a actuadores de la planta • Pueden ser fijos o variables. Generador

JORNADAS DEJORNADAS DE INGENIERÍA DE CONTROL

Control en red de vehículosControl en red de vehículos autónomos. Primeros resultados

INÉS TEJADO BALSERA BLAS M VINAGRE JARABLAS M. VINAGRE JARA

Valencia, 1-2 de abril de 2009

ÍNDICE

INTRODUCCIÓN• INTRODUCCIÓN• RED DE COMUNICACIONESRED DE COMUNICACIONES• VEHÍCULOS• VALIDACIÓN Y FUSIÓN SENSORIAL• CONTROLADORES• CONTROLADORES• RESULTADOS DE SIMULACIÓN• CONCLUSIONES• TRABAJO FUTURO

Jornadas de Ingeniería de Control 2009

INTRODUCCIÓN (I)• Objetivo: guiado de un sistema de vehículos autónomos

( )

(Autonomous Guided Vehicles, AGVs) de manera remota.

SISTEMA DE CONTROL EN RED


SISTEMA DE CONTROL EN RED(Networked Control System, NCS)

INTRODUCCIÓN (y II)• Estrategias de control en red para los AGVs.

(y )

Vehículos disponibles en laUniversidad de Extremadura


RED DE COMUNICACIONES (I)INTRODUCCIÓN

( )

• Rendimiento de un NCS está afectado por los problemas que introduce la red.

• Problemas: retardos en la transmisión de información entre componentes, enlaces no realizados con pérdidas de información, canales con ancho de banda limitado...

• Análisis y modelado de los dos principales: retardos de transmisión y pérdidas de información.D d l d i l ió• Dos modelos de simulación:1. Modelos independientes para retardos y pérdidas.2 M d l ú i l t áfi d l d2. Modelo único para el tráfico de la red con:

• Pérdidas = retardos ∞.• Diferente naturaleza del retardo: distribución normal aleatoria o


Diferente naturaleza del retardo: distribución normal, aleatoria o multifractal.

RED DE COMUNICACIONES (II)MODELO 1: RETARDOS DE TRANSMISIÓN

( )

• Producidos por la velocidad limitada de la transmisión y por la estructura del protocolo de comunicación.

· De sensores de la planta al controlador• Dos tipos De sensores de la planta al controlador

· Del controlador a actuadores de la planta

• Pueden ser fijos o variables.Generador de números

l t i t á ialeatorios entre un máximo y mínimo configurables

M d l d NCS


Modelo de NCS con retardos de transmisión

RED DE COMUNICACIONES (II)MODELO 1: PÉRDIDAS DE INFORMACIÓN

( )

• Pérdidas de paquetes debidas a enlaces no realizados.

• Tasa de t i ió ( )

· Interruptor cerrado durante r No hay pérdidas

transmisión (r) · Interruptor abierto durante 1 - r Hay pérdidas

1 - rGenerador de números aleatorios entre 0 y 1

Modelo de NCS con pérdidas de información


RED DE COMUNICACIONES (III)MODELO 1 DE SIMULACIÓN

( )

Parámetros deParámetros de simulación de la

red de comunicaciones


RED DE COMUNICACIONES (IV)MODELO 2: TRÁFICO

( )

D ód l· De sensores de la planta al controlador

• Dos módulos

T áfi i d d

· Del controlador a actuadores de la planta

• Tráfico viene dado por:


Modelo de NCS con retardos de transmisión

RED DE COMUNICACIONES (y V)MODELO 2: TRÁFICO

(y )

Normal Aleatoria

t blα-estable

VEHÍCULOS (I)CARACTERÍSTICAS PRINCIPALES

( )

• Motor de combustión interna de dos tiempos y 23cc.• Combustible mezcla de aceite y gasolina• Combustible mezcla de aceite y gasolina.• Autonomía de 45 minutos con el depósito lleno.• Receptor electrónico para el radiocontrol• Receptor electrónico para el radiocontrol.• Servomotores para el gobierno de la dirección y el mando

del gas/frenodel gas/freno.• Doble amortiguador (hidráulico) en el eje delantero.


VEHÍCULOS (II)MODELOS CINEMÁTICO Y DINÁMICO

( )

• Control longitudinal (de velocidad) y control lateral (cambio de carril) del vehículo.

Modelo de simulación del vehículo

Modelo cinemático de la bicicleta

Dinámica lateral (volante)Dinámica longitudinal

VEHÍCULOS (y III)SENSORES

(y )

• Redundancia · Alcanzar alta fidelidad en los datos (incertidumbre)

sensorial · Control a diferentes niveles

· Acelerómetros

• Sensores · Giróscopos

· Ópticos

· GPS

• Modelar ruido: generador de números aleatorios con


gdistribución uniforme/normal.

VALIDACIÓN Y FUSIÓN SENSORIAL (I)

INTRODUCCIÓN

• Redundancia sensorial: múltiplesl t d l i bl did Método para la lecturas de la variable medida.

• Sistemas realimentados: únicovalor de realimentación

pvalidación y

fusión de datosvalor de realimentación.

• Validación· Elimina ruido de lecturas sensores.

• Validación · Incrementa robustez del sistema cuando se produzcanfallos en sensores.

P t d lid ió i l d fi l did d lPuertas de validación: asignan valores de confianza a las medidas de los sensores en función de la proximidad al valor estimado de la variable medida

· Combina las múltiples lecturas• Fusión

· Combina las múltiples lecturas.

· Proporciona un estado del sistema coherente y preciso(único valor).


(ú co a o )

Media ponderada usando como pesos los valores de confianza

VALIDACIÓN Y FUSIÓN SENSORIAL(II)

INTRODUCCIÓN

• No existe un método ‘universal’ para la validación y fusión d d tde datos.

• Herramientas usadas:Herramientas usadas:Teoría matemática Herramienta

Teoría de la probabilidad Método bayesiano filtro de KalmanTeoría de la probabilidad Método bayesiano, filtro de Kalman

Teoría de la evidencia Teoría de Dempster‐Shafer

Conjuntos borrosos y teoría de la posibilidad Conjuntos y sistemas borrososConjuntos borrosos y teoría de la posibilidad Conjuntos y sistemas borrosos

Redes neuronales Redes neuronales artificiales

• Método FUSVAF

· Puertas de validación adaptativas para cada sensor.

· Algoritmo de fusión basado en lógica borrosa


FUSVAF · Algoritmo de fusión basado en lógica borrosa.

VALIDACIÓN-FUSIÓN SENSORIAL (III)

MÉTODO FUSVAF


VALIDACIÓN-FUSIÓN SENSORIAL (III)

MÉTODO FUSVAF

• Algoritmo de fusión

· Cambios en el error

g

(valor estimado – lectura)

· Depende del estado Depende del estadodel sistema

Reglas borrosas:· Si (el cambio es pequeño) entonces (a es large).

-estado estacionario-· Si (el cambio es medio) entonces (a es medium).

-estado intermedio-· Si (el cambio es grande) entonces (a es small).


-estado transitorio-

VALIDACIÓN-FUSIÓN SENSORIAL(yIV)

SENSORES

• Tres sensores.

• GPS:

Precisión disponibilidad señalPrecisión, disponibilidad señal,retraso (tiempo de latencia+transmisión) frecuencia (5 10Hz)transmisión), frecuencia (5-10Hz).

Método de sincronización:

Modelo de ruido:


CONTROLADORES (I)CONTROLADORES EMBARCADOS

( )Control embarcadoControl en red

• Control de velocidad:

• Control de cambio de carril:• Control de cambio de carril:


CONTROLADORES (II)CONTROLADOR PD CON SALIDA LIMITADA

( )

Evita la saturación del actuador delvolante. Salida limitada a ± 9.

CONTROLADOR BORROSOReglas borrosas:

Si (cabeceo o desviación lateral es left)• Si (cabeceo o desviación lateral es left) entonces (volante es right).• Si (cabeceo o desviación lateral es right) entonces (volante es left).

Variables entrada: cabeceo y desviaciónlateral Variable salida: comando dirección


lateral. Variable salida: comando dirección. Salida limitada inherentemente a ± 10.

CONTROLADORES (III)CONTROLADORES PREDICTIVOS GENERALIZADOS

( )

Sistema en lazo cerrado

· Constantes GPC (Generalized Predictive Controller)

· Variables FGPC (Fractional-Order GPC) Variables FGPC (Fractional Order GPC)


CONTROLADORES (y IV)CONTROLADORES PREDICTIVOS GENERALIZADOS

(y )

• GPC:

• FGPC:


RESULTADOS DE SIMULACIÓN (I)ESQUEMA DE SIMULACIÓN (I)

( )

Ú( )

Único sensor

• Maniobra de cambio• Maniobra de cambio de carril


RESULTADOS DE SIMULACIÓN (II)PD SALIDA LIMITADA – CONT. BORROSO

( )

Ambiente poco ruidoso [ruido sensor (-0.005,0.005)]

RESULTADOS SIMULACIÓN (III)PD SALIDA LIMITADA – CONT. BORROSO

( )

Ambiente ruidoso [ruido sensor (-0.1,0.1)]

RESULTADOS SIMULACIÓN (IV)CONT. PREDICTIVOS GENERALIZADOS

( )

Ambiente poco ruidoso [ruido sensor (-0.005,0.005)]

RESULTADOS DE SIMULACIÓN (V)CONT. PREDICTIVOS GENERALIZADOS

( )

Ambiente ruidoso [ruido sensor (-0.1,0.1)]

RESULTADOS SIMULACIÓN (VI)ESQUEMA DE SIMULACIÓN (II)

( )( )

Redundancia sensorial


RESULTADOS SIMULACIÓN (VII)PD SALIDA LIMITADA – CONT. BORROSO

( )

RESULTADOS SIMULACIÓN (y VIII)CONT. PREDICTIVOS GENERALIZADOS

(y )

CONCLUSIONES

• Control en red de velocidad de AGV no se ve afectado por los problemas de la red de comunicaciones.

• Control en red del cambio de carril es delicado.• Se proponen cuatro controladores: mejores resultados con

l b ( lid li it d i h t t id lel borroso (salida limitada inherentemente y considera el cabeceo) y con el FGPC.R d d i i l id d ét d l• Redundancia sensorial: necesidad método para la validación y fusión de datos.

1 Estrategias de control robusto que minimicen o compensen1. Estrategias de control robusto que minimicen o compensen efectos de la red.

2 Ruido de los sensores afecta a la estabilidad del sistema2. Ruido de los sensores afecta a la estabilidad del sistema filtrado y tratamiento de las medidas (filtro de Kalman, fusión sensorial )


fusión sensorial…).3. Control de la propia red de comunicaciones (gestión colas).

TRABAJO FUTURO (I)

• Modelo canal de comunicaciones:

( )

• Modelo canal de comunicaciones:


TRABAJO FUTURO (y II)(y )

• Aplicar otras estrategias de control robusto y métodos de compensación de efectos.

• Validar los controladores sobre los vehículos a escala lreales.

M i b d ió t hí l i t i• Maniobras de cooperación entre vehículos: intersecciones y rotondas.

• Investigar algoritmo FUSVAF (parámetros considerados fijos y embarcado en el vehículo) y otros métodosfijos y embarcado en el vehículo) y otros métodos.


AGRADECIMIENTOS

• Ministerio de Educación y Ciencia:• “Modelado, análisis y guiado de un sistema de vehículos

en red” (DPI2005-07980-C03-03) .• “Control y Coordinación de un Sistema de Vehículos

A tó R d l M d l Si tAutónomos en Red en el Marco de los Sistemas Híbridos” (ref. TRA2008-06602-C03-02/AUT).

J t d E t d b P d t l d F ió d• Junta de Extremadura: beca Predoctoral de Formación de Personal Investigador.

• Dpto de Sistemas de Comunicación y Control de UNED:• Dpto. de Sistemas de Comunicación y Control de UNED:• Miguel Romero.• Ángel P de Madrid• Ángel P. de Madrid.

• Instituto de Automática Industrial del CSIC:• Teresa de Pedro Ricardo García


• Teresa de Pedro, Ricardo Garcíay su equipo

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INÉS TEJADO BALSERA ([email protected])BLAS M VINAGRE JARA (bvinagre@unex es)BLAS M. VINAGRE JARA ([email protected])

Valencia, 1-2 de abril de 2009

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