Ingeniero Civil Electrico / Este trabajo se enmarca dentro de un proyecto de automatización de vehículos terrestres del Centro Avanzado de Tecnología para la Minería perteneciente a la Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas de la Universidad de Chile. Este proyecto tiene por propósito construir un vehículo autónomo, capaz de operar en un ambiente similar al encontrado en mineras. El objetivo general de la presente Memoria de Título es el desarrollo de una estrategia de control para el seguimiento de trayectorias en un vehículo autónomo terrestre, todo lo anterior en ambiente de simulación Matlab Simulink. También es parte de este trabajo sentar las bases para la implementación de estas estrategias de control en un vehículo a escala real. Se tomará en cuenta, como referencia para el ajuste de las leyes de control, la utilización de un automóvil marca Volkswagen modelo Tiguan. El trabajo realizado se divide en tres etapas: investigación bibliográfica, análisis de opciones y diseño de leyes de control; implementación de controladores en simulador; y finalmente, sintonización, validación de estrategia y análisis resultados. En la primera etapa se presentan antecedentes y métodos encontrados en la literatura que suelen utilizarse para solucionar el problema de seguimiento de trayectoria. Luego, se escogen dos posibles métodos: el primero es un controlador diseñado a partir de la estrategia de control por modo deslizante (SMC por su sigla en inglés) y el segundo corresponde al utilizado anteriormente en un Volkswagen Touareg Stanley, desarrollado en la Universidad de Stanford). Durante esta etapa también se derivan las ecuaciones de la ley de control, de ambos métodos, para ser aplicadas al modelo del automóvil. La segunda etapa del trabajo consiste en implementar los controladores escogidos previamente. Los códigos son escritos en Matlab y se utiliza la plataforma Matlab Simulink para implementar el seguimiento de trayectoria. Además de los controladores, el sistema requiere de un planificador de trayectoria, el modelo del vehículo y controladores específicos de más bajo nivel; los últimos dos fueron implementados en Matlab Simulink en etapas anteriores del proyecto y se reproduce la salida del planificador para este trabajo. Por último, luego de tener una plataforma de simulación para ambas estrategias de control, se ejecutan variadas pruebas. En una primera instancia se realiza, a base de prueba y error, la sintonización de todos los parámetros de los controladores con el objetivo de minimizar el error cuadrático medio para una trayectoria predefinida. Luego, se procede a pruebas en distintos escenarios y para distintas trayectorias, las que incluyen cambios de velocidad y trayectorias con discontinuidades. Además se intenta cuantificar el comportamiento de los sistemas controlados a partir de la medición de características del error, tales como los tiempos de respuesta y estabilización. Finalmente, se escoge como el mejor controlador al propuesto por el grupo de Stanford y se sugiere para ser implementado en el Volkswagen Tiguan. Así mismo, se presenta un método para sintonizar el controlador en el automóvil sin necesidad de realizar prueba exhaustivas para todos los casos. Además, queda planteado como trabajo futuro la implementación del controlador en lenguaje C++ para ser incluido en el automóvil del AMTC.

La presente Tesis Doctoral tiene como objetivo general el empleo de sistemas sensoriales de visión y fuerza conjuntamente para realizar el guiado de robots en aquellas tareas en las que no solo se requiere controlar la trayectoria del robot sino también su interacción con el entorno. Para ello, en primer lugar se describe un nuevo método para el seguimiento de trayectorias empleando visión artificial denominado control visual basado en flujo de movimiento . Este sistema salva las limitaciones de los métodos existentes hasta la actualidad para el seguimiento de trayectorias basados en control visual, permitiendo realizar un seguimiento independientemente del tiempo, ajustable en precisión y velocidad, y garantizando un correcto comportamiento tanto en la imagen como en el espacio 3-D. Seguidamente se extiende este método al caso en el que el objeto del cual se extrae la información visual se encuentre en movimiento, mostrando una metodología para la estimación de dicho movimiento y su inclusión en la estrategia de seguimiento de trayectorias . Asimismo, se introducen las consideraciones necesarias para permitir el seguimiento ante oclusiones temporales. A continuación se describe una nueva estrategia para la combinación de la información procedente de los sensores visual y de fuerza. Para ello, se combina la información procedente de un sistema de control visual basado en flujo de movimiento con la de uno de control de fuerza permitiendo controlar conjuntamente el seguimiento de la trayectoria y su interacción con el entorno. Se aplica esta estrategia a entornos no estructurados, por lo tanto, se requiere un reconocimiento previo del objeto con el que interactúa el robot para garantizar la coherencia entre las informaciones obtenidas de ambos sistemas sensoriales. Asimismo, se muestra que resulta fundamental el presentar un comportamiento intemporal para garantizar un correcto seguimiento. A lo largo de la Tesis Doctoral se muestran distintos casos prácticos con los que se avalan las aportaciones realizadas. / This PhD Thesis focuses on the joint use of visual and force systems to guide robots in tasks which require not only a control of the trajectory but also of robot's interaction with its setting. First, a new trajectory tracking method which employs computer vision, called movement flow-based visual servoing, is described. This system avoids the limitations of other existing methods in tracking trajectories based on visual servoing, allowing a non-time-dependent tracking whose precision and velocity can be adjusted, and which guarantees the correct behaviour of both the image and the 3-D space. The method is then extended to the case where the object from which visual information is taken, is in movement . To do so, a methodology for estimatiog such movement and including this estimation in the tracking strategy, is shown. Likewise, the necessary considerations for tracking in the face of temporary occlusions, are also explained. A new strategy for combining the information taken from the visual and force sensors is then described. To do so, the information from a movement flow-based visual servoing system is combined with that from a force control system, which allows the joint control of the tracking and the robot's interaction with its surroundings . This strategy is applied here to non-structured settings and, therefore, requires previous knowledge about the object with which the robot interacts, in order to guarantee the coherence between the two sets of information obtained from both sensorial systems. It is also shown that non-time-dependent behaviour is indispensable in order to guarantee a correct tracking. Throughout this Doctoral Thesis, different practical cases are presented, which support the contributions.

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