Control Predictivo Aplicado a Modelos Simples de Aviones

Este trabajo presenta los primeros pasos en el desarrollo de sistemas de control para aviones. Como primera aplicación nuestro sistema a controlar es un modelo longitudinal de un avión. El mismo presenta tres grados de libertad: movimiento de traslación, movimiento de pitch y movimiento en el plano vertical. En primera instancia trabajamos con el modelo linealizado del mismo pudiendo luego comparar los resultados obtenidos al utilizar el sistema no lineal. La técnica de control elegida es Model Predictive Control (MPC). Esta técnica nos permite realizar maniobras con nuestro avión al aplicarle al mismo el control óptimo resultante de la minimización de una función costo sujeta a restricciones provenientes de la mecánica y de la física propias del sistema. Este trabajo nos servirá como base para el desarrollo de sistemas de control para modelos de aviones más sofisticados.Fil: Murillo, Marina Hebe. Universidad Nacional del Litoral; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Limache, Alejandro Cesar. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química. Universidad Nacional del Litoral. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química; ArgentinaFil: Giovanini, Leonardo Luis. Universidad Nacional del Litoral; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentin

Diseño de un Moderno Simulador de Vuelo en Tiempo Real

Este trabajo presenta detalles del diseño del Simulador de Vuelo que se está desarrollando en el Centro Internacional de Métodos Computacionales en Ingeniería (CIMEC). El Simulador de Vuelo permite recrear por computadora el comportamiento de un avión real y está capacitado para responder mediante hardward (que simula la cabina del avión) al comando de un piloto. Un sistema de visualización virtual permite ver las propiedades del terreno y visualizar en tiempo real el movimiento del avión con respecto al mismo. También se puede ver el movimiento del avión desde tierra, desde el aire o inclusive desde el punto de vista del piloto. Además de las aplicaciones educativas o de entrenamiento que tiene un simulador, existen aplicaciones científicas diversas. Una de ellas es que mediante el simulador se pueden diseñar y testear en tiempo real sistemas de control automático. Los sistemas de control automático y la lectura de señales de los Sistemas de Navegación Inercial forman la piedra angular para el desarrollo de Vehículos Aéreos No-Tripulados (UAVs). Por lo tanto, en el futuro, el simulador será utilizado como plataforma de desarrollo virtual de UAVs. En este trabajo se describen los modernos conceptos de diseño con que el simulador se está construyendo. Se muestran como se simulan las distintos sistemas que forman el avión y como éstos se pueden programar independientemente como simples plugins. Se muestran las técnicas de visualización que corren en paralelo en hilos de proceso independiente.Fil: Limache, Alejandro Cesar. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Santa Fe. Instituto de Desarrollo Tecnológico Para la Industria Química (i); ArgentinaFil: Rojas Fredini, Pablo Sebastián. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Santa Fe. Instituto de Desarrollo Tecnológico Para la Industria Química (i); ArgentinaFil: Murillo, Marina Hebe. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Santa Fe. Instituto de Desarrollo Tecnológico Para la Industria Química (i); Argentin

Control longitudinal para vuelo autónomo de aviones basado en el algoritmo proporcional, integral, derivativo (pid)

En este trabajo se presenta el desarrollo de un sistema de control automático longitudinal para un modelo completo de avión basado en el control proporcional, integral y derivativo (PID). Para el control del avión, se diseñaron dos sistemas de control: uno comanda la entrada de control deflexión de la columna de propulsión y otro comanda la deflexión del elevador. Se ha implementado el sistema de control propuesto en el simulador de vuelo Excalibur, desarrollado por los autores, y se aplican los controles PID a un modelo de avión Cessna 172 completo, con 6-grados de libertad (6-DOF). El correcto funcionamiento del piloto automático desarrollado se prueba aquí en una maniobra de vuelo autónomo: ascenso a una altitud preestablecida a velocidad constante. Se muestran los resultados obtenidos mediante la simulación de la maniobra, y se verifica el correcto funcionamiento del piloto automático propuesto. Finalmente, se comparan los resultados obtenidos con otra técnica de control, aquella denominada Model Predictive Control (MPC).Fil: Murillo, Marina Hebe. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico. Centro de Investigación de Métodos Computacionales; ArgentinaFil: Limache, Alejandro Cesar. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico. Centro de Investigación de Métodos Computacionales; ArgentinaFil: Giovanini, Leonardo Luis. Universidad Nacional del Litoral; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Cientificas y Tecnicas. Centro Cientifico Tecnol.conicet - Santa Fe. Instituto de Investigacion En Señales, Sistemas E Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Rojas Fredini, Pablo Sebastián. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico. Centro de Investigación de Métodos Computacionales; 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

Iterated non-linear model predictive control based on tubes and contractive constraints

This paper presents a predictive control algorithm for non-linear systems based on successive linearizations of the non-linear dynamic around a given trajectory. A linear time varying model is obtained and the non-convex constrained optimization problem is transformed into a sequence of locally convex ones. The robustness of the proposed algorithm is addressed adding a convex contractive constraint. To account for linearization errors and to obtain more accurate results an inner iteration loop is added to the algorithm. A simple methodology to obtain an outer bounding-tube for state trajectories is also presented. The convergence of the iterative process and the stability of the closed-loop system are analyzed. The simulation results show the effectiveness of the proposed algorithm in controlling a quadcopter type unmanned aerial vehicle.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: 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

Adaptive arrival cost update for improving Moving Horizon Estimation performance

Moving horizon estimation is an efficient technique to estimate states and parameters of constrained dynamical systems. It relies on the solution of a finite horizon optimization problem to compute the estimates, providing a natural framework to handle bounds and constraints on estimates, noises and parameters. However, the approximation of the arrival cost and its updating mechanism are an active research topic. The arrival cost is very important because it provides a mean to incorporate information from previous measurements to the current estimates and it is difficult to estimate its true value. In this work, we exploit the features of adaptive estimation methods to update the parameters of the arrival cost. We show that, having a better approximation of the arrival cost, the size of the optimization problem can be significantly reduced guaranteeing the stability and convergence of the estimates. These properties are illustrated through simulation studies.Fil: 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: 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: 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