Robust stability of moving horizon estimation for nonlinear systems with bounded disturbances using adaptive arrival cost

In this paper, the robust stability and convergence to the true state of moving horizon estimator based on an adaptive arrival cost are established for nonlinear detectable systems. Robust global asymptotic stability is shown for the case of non-vanishing bounded disturbances whereas the convergence to the true state is proved for the case of vanishing disturbances. Several simulations were made in order to show the estimator behaviour under different operational conditions and to compare it with the state of the art estimation methods.Fil: Deniz, Nestor Nahuel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Murillo, Marina Hebe. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Guido Sanchez. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Genzelis, Lucas Manuel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Giovanini, Leonardo Luis. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; Argentin

Improving path-tracking performance of an articulated tractor-trailer system using a non-linear kinematic model

This paper presents a novel non-linear mathematical model of an articulated tractor-trailer system that can be used, in combination with receding horizon techniques, to improve the performance of path tracking tasks of articulated systems. Due to its dual steering mechanisms, this type of vehicle can be very useful in precision agriculture, particularly for seeding, spraying and harvesting in small fields. The articulated tractor-trailer system model was embedded within a non-linear model predictive controller and the trailer position was monitored. When the kinematic of the trailer was considered, the deviation of trailer's position was reduced substantially alongside not only straight paths but also in headland turns. Using the proposed mathematical model, we were able to control the trailer's position itself rather than the tractor's position. The Robot Operating System (ROS) framework and Gazebo simulator were used to perform realistic simulations examples.Fil: Murillo, Marina Hebe. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Sánchez, G.. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Deniz, Nestor Nahuel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Genzelis, Lucas Manuel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Giovanini, Leonardo Luis. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; Argentin

Simultaneous state estimation and control for nonlinear systems subject to bounded disturbances

In this work, we address the problem to solve simultaneously state estimation and control of nonlinear systems under bounded disturbances using a moving horizon approach. Besides, necessary and sufficient conditions to guaranty the existence of a feasible solution are given, as well as stability results. The problem is posed as an optimization-based formulation which simultaneously estimates the optimal state trajectory and computes the future control actions to steer the system to a desired region of operation. Besides, computations of the length of the window required to neglect the effects of the initial conditions of the estimator part and the window length necessary to steer the state of the system to the desired operation region despite the disturbances are given.Fil: Deniz, Nestor Nahuel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Murillo, Marina Hebe. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Sanchez, Guido Marcelo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Genzelis, Lucas Manuel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Giovanini, Leonardo Luis. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; Argentin

Robust stability of moving horizon estimation for non-linear systems with bounded disturbances using adaptive arrival cost

The robust stability and convergence to the true state of a moving horizon estimator based on an adaptive arrival cost are established for non-linear detectable systems in this study. Robust global asymptotic stability is shown for the case of non-vanishing bounded disturbances, whereas the convergence to the true state is proved for the case of vanishing disturbances. Two simulations were made to show the estimator behaviour under different operational conditions and to compare it with the state of the art of estimation methods.Fil: Deniz, Nestor Nahuel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; Argentina. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas; ArgentinaFil: Murillo, Marina Hebe. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; Argentina. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas; ArgentinaFil: Sanchez, Guido Marcelo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; Argentina. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas; ArgentinaFil: Giovanini, Leonardo Luis. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; Argentina. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas; Argentin

Multiple model approach for robust state estimation in presence of model uncertainty and bounded disturbances

In the present work, an optimization-based algorithm for state estimation under model uncertainty and bounded disturbances is presented. In order to avoid to solve a non-convex optimization problem, model and state estimation problems are divided into two convex formulations which are solved within a fixed-point iteration scheme with standard available solvers. Guaranty of robust global stability is given for the case of bounded disturbances and uncertainty, and convergence to the true system and vector state are given for the case of vanishing disturbances.Fil: Deniz, Nestor Nahuel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Murillo, Marina Hebe. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Sanchez, Guido Marcelo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Genzelis, Lucas Manuel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Giovanini, Leonardo Luis. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; Argentin

A Receding Horizon Framework for Autonomy in Unmanned Vehicles

In this article we present a unified framework based on receding horizon techniques that can be used to design the three tasks (guidance, navigation and path-planning) which are involved in the autonomy of unmanned vehicles. This tasks are solved using model predictive control and moving horizon estimation techniques, which allows us to include physical and dynamical constraints at the design stage, thus leading to optimal and feasible results. In order to demonstrate the capabilities of the proposed framework, we have used Gazebo simulator in order to drive a Jackal unmanned ground vehicle (UGV) along a desired path computed by the path-planning task. The results we have obtained are successful as the estimation and guidance errors are small and the Jackal UGV is able to follow the desired path satisfactorily and it is also capable to avoid the obstacles which are in its way.Fil: Murillo, Marina Hebe. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Sanchez, Guido Marcelo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Genzelis, Lucas Manuel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Deniz, Nestor Nahuel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Giovanini, Leonardo Luis. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; Argentin

Embedded system for real-time monitoring of foraging behavior of grazing cattle using acoustic signals

Estimating forage intake and monitoring behavior of grazing livestock are difficult tasks. Real-time detection and classification of events like chew, bite and chew-bite are necessary to estimate that information. It is well-known that acoustic monitoring is one of the best ways to characterize feeding behavior in ruminants. Although several methods have been developed to detect and classify events, their implementation is restricted to desktop computers, fact that confines their application to off-line analysis of a reduced number of animals. In this work, we present the design and implementation of an electronic system specifically developed for real-time monitoring of feeding patterns in dairy cows. The system is based on an embedded circuit to process the sound produced by the animal in order to detect, classify and quantify events of ruminant feeding behavior. The system implements an algorithm recently developed, which was adapted to be executed on a microcontroller-based electronic system. Only the results of sound analysis are stored in flash memory units. In addition to sound information, data from a GPS receiver is also stored, thus building a package of information. A microcontroller with power management technology, combined with a high-efficiency harvesting power supply and power management firmware, enables long operational time (more than five days of continuous operation). The system was evaluated using audio signals derived from the feeding activity of dairy cows that were acquired under normal operational conditions. The system correctly detected 92% of the events (i.e. considering them as possible events without making a classification). When the three types of events (i.e. chew, bite and chew-bite) were considered for classification, the recognition rate was about 78%. These results were obtained using reference labels provided by experts in ruminant ingestive behavior. The technology presented within this publication is protected under the international patent application PCT/IB2015/053721.Fil: Deniz, Nestor Nahuel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Chelotti, Jose Omar. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Galli, Julio Ricardo. Universidad Nacional de Rosario; ArgentinaFil: Planisich, Alejandra M.. Universidad Nacional de Rosario; ArgentinaFil: Larripa, Marcelo J.. Universidad Nacional de Rosario; ArgentinaFil: Rufiner, Hugo Leonardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; Argentina. Universidad Nacional de Entre Ríos; ArgentinaFil: Giovanini, Leonardo Luis. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; Argentin