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Estudo Comparativo Aplicado ao Planejamento e Controle de TrajetÃrias de RobÃs MÃveis / Comparative study applied to planning and controlling of mobile robots trajectoriesâ,Francisco Vanier de Andrade 03 October 2011 (has links)
O presente trabalho propÃe o estudo comparativo de duas tÃcnicas de controle aplicadas Ãs
trajetÃrias de um robà mÃvel: GPC (Generalized Predictive Control) e PID (Proporcional â
Integral ‐ Derivativo). O sistema de controle do robà utiliza a configuraÃÃo em cascata, sendo
constituÃdo de uma malha interna para o controle de velocidade dos motores e uma malha
externa para o controle de posiÃÃo e orientaÃÃo do robà que fornecerà a referÃncia de
velocidade dos motores. O sistema de controle em cascata permite utilizar‐se de controladores
cinemÃticos mono‐variÃvel. Foi utilizado ainda um controlador dinÃmico preditivo multivariÃvel
a fim de se comparar o desempenho com os outros controladores mono‐variÃvel.
Foram desenvolvidos simuladores para o robà mÃvel atravÃs de uso dos controladores GPC e
PID. A teoria foi implementada em um pequeno robà mÃvel com traÃÃo diferencial construÃdo
para este propÃsito. Foram utilizados como atuadores motores CC e como sensores de
velocidade e posiÃÃo, foram utilizados encoders e sonares, respectivamente. Uma vez que o
ajuste dos controladores usados à baseado em modelo, foram utilizados dois mÃtodos de
identificaÃÃo de parÃmetros: o MÃtodo dos MÃnimos Quadrados Recursivos (MQR) e por Redes
Neurais. Os mÃtodos de controle empregados permitiram o seguimento de trajetÃrias pelo
robà mÃvel. / The present work proposes a comparative study of two control techniques applied for mobile
robots trajectories: GPC (Generalized Predictive Control) and PID (Proportional â Integral ‐
Derivative). The control system uses a cascade configuration composed by an internal loop for
controlling the speed of motors, and an external loop for position and orientation control,
being used to get the reference speed motors. This cascade control system can run a monovariable
cinematic controller. It was used a multi‐variable predictive controller to compare the
behavior with the single‐variable controllers. It was developed simulators for mobile robot
using GPC and PID controllers. The theory was applied to a little differential mobile robot,
designed to this proposes. It was used as actuators DC motors, and speed e positional sensors,
encoders and sonar, respectively. Once the controllers adjust are referenced by model, was
used two identification methods: Recursive Minimum Square and Neural Networks. The
control methods employed had permitted the trajectories following by the mobile robot.
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