Sintonia do controle de configuração de robôs móveis multiarticulados via algoritmo genético

Este trabalho propõe uma estratégia para a sintonia de controladores lineares, via Algoritmos Genéticos, no espaço de configurações de Robôs Móveis Multiarticulados, para o problema do controle de movimentos á ré. Como em todo sistema não linear e complexo, o controle linear em malha fechada é necessário para prover robustez ao sistema com controladores não lineares ou inversas aproximadas á esquerda da planta, em malha aberta. Para o problema em questão, os controladores não lineares propostos na literatura tem os ganhos dos controladores lineares ajustados empiricamente em valores constantes, para movimentos que percorrem uma ampla gama de valores dos ângulos de configuração, sempre objetivando evitar a situação de engavetamento ou jacknife da composição. Esta abordagem tem conduzido a resultados em regime transitório ou estacionário pouco satisfatórios. Assim, neste trabalho é feito um estudo sistemático da sintonia de ganhos no entorno de partições adequadas do espaço de configurações, visando identificar a variabilidade dos ganhos em função do melhor desempenho obtido em cada partição. O estudo é sistematizado tendo como base experimental dois controladores não lineares propostos para um robô ou veículo multiarticulado em escala, composto de um elemento trator e dois trailers passivos ou sem motorização. A estratégia proposta tem como ferramenta básica de implementação uma interface desenvolvida para possibilitar versatilidade na análise de diversas estruturas lineares á múltiplos ganhos ajustáveis, diversas estruturas de controle não linear e diversas possibilidades de plantas realizadas via modelo analítico ou aproximações numéricas, por exemplo, neurais e fuzzy. Além do escopo deste trabalho, a identificação do vetor de ganhos para os estornos das diversas partições do espaço de configurações deve conduzir á síntese de mais um elemento em cascata na estrutura global de controle, sob a forma de um interpolador de ganhos, possivelmente fuzzy, que deverá proporcionar um desempenho satisfatório na execução de manobras mais complexas, que demandam movimentos mais amplos, rápidos e precisosThis work proposes a strategy for tuning linear controllers via genetic algorithms in the space of configurations of Multiarticulated Mobile Robots to the problem of backward motion control. As in any nonlinear system and complex, the linear closed-loop control is necessary to provide robustness to the system nonlinear controllers or approximate left inverse of the plant in open loop. For this problem, the nonlinear controllers proposed in the literature have gains of linear controllers empirically adjusted how constant values for movements that cover a wide range of values of the angle configuration, always aiming to avoid the situation of pileup or jacknife composition. This approach has led to results in transitional or stationary unsatisfactory. Thus, this work is done a systematic study of tuning gains in around appropriate partitions of the configuration space, to identify the variability of earnings due to the best performance obtained in each partition. The study is based on systematic experimental two nonlinear controllers proposed for a robot or multiarticulated vehicle scale, consisting of one element tractor and two trailers liabilities or without motorization. The proposed strategy has how the basic tool for implementing an developed interface to allow versatility in the analysis of various linear structures with multiple adjustable gains, various control structures, and various nonlinear plants made possible through the analytical model or numerical approximations, for example, neural, and fuzzy. Beyond the scope of this study, the identification of vector gains for several reversals of partitions configuration space shouldresult in the synthesis of a further cascade element in the overall control in the form of an interpolation of gains, possibly fuzzy which should provide a satisfactory performance in the execution of more complex maneuvers that require larger movements, fast and accurat