Desenvolvimento de estratégias de controle para rastreamento e estabilização de sistemas não-holonômicos

Exportado OPUSMade available in DSpace on 2019-08-10T00:30:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese.pdf: 1067837 bytes, checksum: 24ddde84e498ebf25e067df721a7ff03 (MD5) Previous issue date: 14O principal problema prático que motivou o desenvolvimento desta tese foi a necessidade de controlar veículos autônomos com restrições não-holonômicas. Sistemas nãoholon ômicos formam uma classe com características especiais: apesar de seus movimentos serem limitados, os mesmos podem atingir qualquer conguração no espaço onde estão denidos (quando controláveis e atingíveis); infelizmente, as leis de controle para estabiliza ção de sistemas não-holonômicos não são fáceis de serem geradas, e constituem um campo de pesquisas em aberto. Especicamente, devido à estrutura das equações diferenciais que governam tais sistemas, o problema de regulação não pode ser resolvido através de uma lei de realimentação de estados suave, puramente invariante no tempo como decorrência das condições do teorema de Brockett. Para o controle de veículos autônomos é necessário um sistema que identique claramente sua posição, um sistema de planejamento de trajetórias que gere caminhos possíveis de serem seguidos, e um sistema de controle para seguir tais trajetórias e estabilizar o veículo num ponto de equilíbrio. O foco deste trabalho é a estabilização e rastreamento de trajetórias de sistemas com restrições não-holonômicas. O problema da estabilização é resolvido aqui através de uma lei descontínua (escalamento de estados) que leva o sistema a convergência exponencial para sistemas nãoholon ômicos na forma encadeada. Estes resultados são estendidos para o problema da regulação numa trajetória utilizando um modelo interno. Para o problema do rastreamento é proposto ainda o uso do controle preditivo generalizado (CPG). A utilização do CPG permite que sejam empregadas no controle informações sobre a dinâmica do modelo do processo. A adaptação do modelo às novas condições proporciona maior robustez ao sistema de controle. Inicialmente, é proposto um controlador CPG para um robô móvel com acionamento diferencial na forma cartesiana discreta e, posteriormente, o CPG é estendido para o robô móvel com acionamento diferencial na forma encadeada discreta. Os resultados obtidos nesta última etapa são válidos para sistemas não-lineares com restri ções não-holonômicas, representados na forma encadeada discreta ou que podem ser transformados para esta forma com n estados e duas entradas ou controles.The main practical problem that motivates the development of this thesis was the necessity to control autonomous vehicles with nonholonomic constraints. Nonholonomic systems constitute a system class with special characteristics: despite their movements are constraint, they can reach any conguration in the space where they are dened (when controllable and reachable); unfortunately control laws to stabilize nonholonomic systems are not easy to be generated, and constitute an open research area. Specically, due to diferential equations structure governing the nonholonomic system, the regulation problem cannot be solved via a smooth, time-invariant pure state feedback law due to the implications of Brockett's condition. To control autonomous vehicles it is necessary a system that identies its position, a path planner system that generates path compatibles with the system constraints, and a control system to follow this trajectory and stabilize the vehicle at equilibrium point. The main subject of this work is the stabilization and trajectory tracking of systems with nonholonomic constraints. A discontinuous control law (state scaling) is used to exponentially stabilize nonholonomic chained form systems. The previous results are extended to trajectory tracking regulation of n-dimensional chained form systems using internal model. To the trajectory tracking regulation problem yet is proposed to use generalized predictive control (GPC). Employing the GPC is possible to use actual information from the process model dynamics. Control system robustness is improved by adapting the model to the new conditions. At the beginning a GPC controller is proposed to the diferential driven wheeled mobile robot in Cartesian discrete form and further the GPC is extended to the diferential driven wheeled mobile robot in discrete chained form. The results obtained at the last step are valid to nonlinear system with nonholonomic constraints in discrete chained form or that ones which can be transformed to this form with n states and two inputs or controls