Aportación a los sistemas de evitación de obstáculos para vehículos marinos de superficie no tripulados

La presente tesis doctoral con mención industrial está centrada en los sistemas de guiado utilizados para aumentar la autonomía de los vehículos marinos de superficie no tripulados. En concreto, se realizan tres aportaciones principales al estado del arte de los sistemas de evitación de obstáculos estáticos aplicados a USVs. En primer lugar, se propone un nuevo entorno de simulación para USVs, el cual está basado en el modelado simplificado de un sensor LIDAR. Gracias a este modelado del sensor, se consigue un entorno de simulación realista que, debido a su bajo coste computacional, puede ser utilizado en técnicas de optimización y evaluación iterativas (como los algoritmos evolutivos). Además, como parte de este entorno de simulación, también se propone y evalúa un nuevo modelado matemático para un USV. En segundo lugar, dada la diversidad de enfoques para evitar obstáculos que actualmente pueden ser implementados en distintos tipos de embarcaciones, en este trabajo se propone un nuevo método de autotuning para algoritmos reactivos aplicados a USVs. De este modo, es posible asistir a los diseñadores en la elección de un algoritmo reactivo para una embarcación concreta y, a su vez, acelerar el proceso de presintonía necesario para su implementación en el vehículo real. Por último, en este trabajo se propone un nuevo algoritmo reactivo específicamente diseñado para USVs. Este algoritmo es fácilmente aplicable, pues no requiere de un modelado matemático previo de la embarcación ni de sus controladores. En su lugar, en este trabajo se propone un nuevo modelado estimado para el sistema en lazo cerrado, el cual es utilizado para estimar posibles trayectorias futuras que el USV podría seguir si existe riesgo de colisión. Además, este algoritmo reactivo tiene en cuenta los errores de predicción debidos a la incertidumbre presente en el modelado matemático y, a su vez, incorpora nuevas aportaciones con el objetivo de reducir su tiempo de ejecución. Todas las aportaciones anteriores son presentadas en detalle y evaluadas mediante simulaciones numéricas. Los resultados obtenidos muestran su utilidad y competitividad para los USVs. Finalmente, se detallan varias lineas futuras que podrían generar nuevas aportaciones al estado del arte

Modelado, simulación, diseño y construcción del sistema de control de un quadrotor

Las tareas a desarrollar en este trabajo son: modelado matemático, diseño de controladores, selección de sensores, estimación de variables, diseño PCB y pruebas realizadas en el sistema real.En este trabajo se persigue realizar el diseño del hardware electrónico y el software para el controlador de un vehículo aéreo no tripulado de tipo multirotor (un quadrotor), que permita realizar un vuelo estático estabilizado a una altura del suelo (hover) de manera aceptable, y además, una primera aproximación al control de la posición del sistema. Todo ello apoyado de simulaciones que permitan validar los controladores diseñados y los métodos de estimación de variables implementados.La elaboración de este TFG ha sido de unos 10 meses naturales. Dispone de 265 páginas

MIMO PID Controller Tuning Method for Quadrotor Based on LQR/LQG Theory

In this work, a new pre-tuning multivariable PID (Proportional Integral Derivative) controllers method for quadrotors is put forward. A procedure based on LQR/LQG (Linear Quadratic Regulator/Gaussian) theory is proposed for attitude and altitude control, which suposes a considerable simplification of the design problem due to only one pretuning parameter being used. With the aim to analyze the performance and robustness of the proposed method, a non-linear mathematical model of the DJI-F450 quadrotor is employed, where rotors dynamics, together with sensors drift/bias properties and noise characteristics of low-cost commercial sensors typically used in this type of applications are considered. In order to estimate the state vector and compensate bias/drift effects in the measures, a combination of filtering and data fusion algorithms (Kalman filter and Madgwick algorithm for attitude estimation) are proposed and implemented. Performance and robustness analysis of the control system is carried out by employing numerical simulations, which take into account the presence of uncertainty in the plant model and external disturbances. The obtained results show the proposed controller design method for multivariable PID controller is robust with respect to: (a) parametric uncertainty in the plant model, (b) disturbances acting at the plant input, (c) sensors measurement and estimation errors

AutoTuning Environment for Static Obstacle Avoidance Methods Applied to USVs

This work is focused on reactive Static Obstacle Avoidance (SOA) methods used to increase the autonomy of Unmanned Surface Vehicles (USVs). Currently, there are multiple approaches to avoid obstacles, which can be applied to different types of USV. In order to assist in the choice of the SOA method for a particular vessel and to accelerate the pretuning process necessary for its implementation, this paper proposes a new AutoTuning Environment for Static Obstacle Avoidance (ATESOA) methods applied to USVs. In this environment, a new simplified modelling of a LIDAR (Laser Imaging Detection and Ranging) sensor is proposed based on numerical simulations. This sensor model provides a realistic environment for the tuning of SOA methods that, due to its low load computation, is used by evolutionary algorithms for the autotuning. In order to analyze the proposed ATESOA, three SOA methods were adapted and implemented to consider the measurements given by the LIDAR model. Furthermore, a mathematical model is proposed and evaluated for using as USV in the simulation enviroment. The results obtained in numerical simulations show how the new ATESOA is able to adjust the SOA methods in scenarios with different obstacle distributions

A Robust Reactive Static Obstacle Avoidance System for Surface Marine Vehicles

This paper is centered on the guidance systems used to increase the autonomy of unmanned surface vehicles (USVs). The new Robust Reactive Static Obstacle Avoidance System (RRSOAS) has been specifically designed for USVs. This algorithm is easily applicable, since previous knowledge of the USV mathematical model and its controllers is not needed. Instead, a new estimated closed-loop model (ECLM) is proposed and used to estimate possible future trajectories. Furthermore, the prediction errors (due to the uncertainty present in the ECLM) are taken into account by modeling the USV's shape as a time-varying ellipse. Additionally, in order to decrease the computation time, we propose to use a variable prediction horizon and an exponential resolution to discretize the decision space. As environmental model an occupancy probability grid is used, which is updated with the measurements generated by a LIDAR sensor model. Finally, the new RRSOAS is compared with other SOA (static obstacle avoidance) methods. In addition, a robustness study was carried out over a set of random scenarios. The results obtained through numerical simulations indicate that RRSOAS is robust to unknown and congested scenarios in the presence of disturbances, while offering competitive performance with respect to other SOA methods