La contaminación del agua es un problema que afecta a millones de personas y se agrava cada vez más debido a que no se aplican métodos de monitoreo de la calidad del agua que sean eficientes debido al costo y tiempo que implican. El deterioro de la calidad del agua ha sido ocasionado principalmente por el vertimiento de aguas residuales domésticas y efluentes residuales producto de la realización de actividades económicas además de la inadecuada eliminación de residuos sólidos. Por ello, en el presente trabajo se plantea el diseño de un sistema que consta en un miniROV (Remote Operated Vehicle) y una plataforma que flota sobre la superficie del agua. Ambos elementos se complementan para realizar el trabajo de inspección y monitoreo de la calidad del agua de forma remota. La plataforma se acopla a vehículos marinos para su desplazamiento sobre el agua, sobre la misma se ubica un cabrestante que la conecta al miniROV mediante un cable umbilical además del banco de baterías que energiza al sistema y el receptor Wifi que hace posible la comunicación inalámbrica. El miniROV es operado de manera remota por un operario que se encarga de su movimiento bajo el agua, el proceso de inspección se realiza mediante la transmisión de video en tiempo real mientras que el monitoreo consiste en la medición de ciertos parámetros químicos del agua. Cabe resaltar que el miniROV posee un sistema de comunicación acústico para conocer su posición debajo del agua con mayor precisión. El sistema elaborado es capaz de inspeccionar y monitorear la calidad del agua satisfaciendo la necesidad de un método de monitoreo eficiente en cuanto a tiempo y costo. / Tesis

El presente trabajo tiene como objetivo desarrollar una propuesta de obtención de energía a través del tránsito vehicular por un “rompemuelle” (reductor de velocidad) ubicado en la carretera. Como una medida de seguridad vial, las autoridades vienen instalando reductores de velocidad, conocidos como “rompemuelles” con la intención de reducir la potencialidad de accidentes e incidentes de tránsito en los sectores de las carreteras que atraviesan las zonas urbanas y que no presentan la debida señalización. En el país existen muchas estaciones de pesaje y de peaje que no cuentan con suministro de energía eléctrica por lo que recurren al uso de sus propios grupos electrógenos. En algunos casos, estas estaciones tienen un bajo consumo de energía, sin embargo deben mantener encendido el grupo electrógeno, lo que significa un permanente consumo de combustible. En muchas zonas urbanas el suministro eléctrico se realiza por cableado aéreo, lo que en algunas ocasiones resulta difícil e inseguro conseguir la electricidad para la señalización e iluminación diferenciada del reductor de velocidad. El principal objetivo es obtener la mayor cantidad de energía a partir del empleo de un multiplicador de velocidad, la inercia de un disco y un generador eléctrico. La energía potencial de un vehículo debido a su peso puede ser aprovechada a través de un mecanismo que la transforme en energía cinética y posteriormente a energía eléctrica. Este sistema mecatrónico ofrece una fuente de energía que podrá ser usada en señalizaciones en las carreteras, estaciones de pesaje y de peaje que no cuentan con suministro de energía eléctrica; así como los “rompemuelles” ubicados en las zonas urbanas en el que el suministro de energía por la vía aérea resulta peligroso. / Tesis

La presente tesis presenta una metodología para la estimación de la velocidad angular de un motor asíncrono trifásico, también llamado motor de inducción, instalado en un vehículo eléctrico. Debido a su eficiencia, robustez, bajo costo, mínimo mantenimiento y con la aparición de la estrategia de control vectorial (la cual aseguraba precisión en el control de velocidad con un adecuado torque), los motores de inducción se presentan como una alternativa conveniente para reemplazar a los motores de combustión interna en los vehículos, contribuyendo de esta manera a reducir la emisión de gases de efecto invernadero. En la búsqueda evitar añadir elementos adicionales al sistema de control, se han desarrollado metodologías que prescinden del uso de instrumentos de medición de velocidad utilizando un estimador de dicha variable. Como estrategia de estimación se utilizará en principio un observador de Luenberger con el cual se determinará el flujo magnético del rotor, para luego diseñar un sistema adaptativo con modelo de referencia (MRAS) para estimar finalmente la velocidad. Al ser un sistema no lineal y multi-variable, la dinámica del motor se describe a través de un modelo de espacio estado. Luego de presentar los conceptos teóricos que respaldan esta metodología, se modelará este sistema y se simulará el comportamiento de las variables eléctricas a través de distintos patrones de velocidad y torque, propios de un vehículo de pasajeros. Finalmente se podrán apreciar en las gráficas de los errores de estimación, la eficacia de este algoritmo. Este trabajo busca no solo presentar un algoritmo eficiente en la estimación de la velocidad angular, sino que además sirva de referencia para futuros estudios que busquen optimizar estrategias de control mediante un modelamiento que represente de la forma más fidedigna posible la dinámica de un motor de inducción. / Tesis

This work considers the study of chance constrained Model Predictive Control (MPC) for reliable spacecraft trajectory tracking and landing. Objectives of the master thesis: • To identify and study mathematical dynamic models of a spacecraft. • To study the trajectory design and landing schemes for a given mission. • To study the source of uncertainty in the model parameters and external disturbances. • To study the chance constrained MPC scheme for the reliable and optimal trajectory tracking and landing. • To testing the new analytic approximation approaches, Inner and Outer, for chance constraints. • To study appropriate MPC algorithms and implement on case-studies. In the first part of the thesis considers deterministic dynamical models of spacecraft are discussed. The first example is about the tracking of trajectory and soft landing on the surface of an asteroid EROS433, this model uses Cartesian coordinates. In the second example, in a similar way to the first example, the trajectory and soft landing is performed on the surface of a celestial body. It is assumed that the celestial body is a perfect sphere, something that does not happen in the first example. Thus, the second example uses a Spherical coordinate system. The third example is about a Lander that enters the Martian atmosphere. This Lander follows a designed trajectory until reaching a certain altitude over the Martian surface. At this altitude the Lander deploys a parachute to make the landing. To solve the deterministic examples described above, the following sequence of steps are: • pose the deterministic Nonlinear Optimal Control Problem (NOCP), • convert the infinite Optimal Control Problem (OCP) to a finite Nonlinear Programming Problem (NLP), applying the Runge-Kutta 4th order discretization method, • apply the Quasi-sequential method to the deterministic NLP obtained from the previous step, • solution of the reduced NLP obtained from the previous step using IpOpt software. The steps outlined above are also part of the Nonlinear Model Predictive Control (NMPC) approach. In the second part of the thesis, the same examples of the first part are used but now with stochastic variables. To find the control law in each model, the stochastic NMPC was used. The above mentioned approach begins with a chance constrained OCP. The latter is discretized obtaining an NLP. The problem with this NLP, with chance constraints, is that is very difficult to solve in analytic form. So these chance constraints are approached by a different method that exist in the state of the art. This thesis work is focused on approaching the chance constraints through Analytic Approximation Strategies, specifically by the recent: Inner and Outer Approximation methods. The chance constrained MPC is expensive from a computational point of view, but it allows to find a control law for a more reliable trajectory-tracking and soft landing . That is suitable for applications with random disturbances, model inaccuracies, and measurement errors. / Tesis

In recent years, there is a growing interest in the development of systems capable of performing tasks with a high level of autonomy without human supervision. This kind of systems are known as autonomous systems and have been studied in many industrial applications such as automotive, aerospace and industries. Autonomous vehicle have gained a lot of interest in recent years and have been considered as a viable solution to minimize the number of road accidents. Due to the complexity of dynamic calculation and the physical restrictions in autonomous vehicle, for example, deterministic model predictive control is an attractive control technique to solve the problem of path planning and obstacle avoidance. However, an autonomous vehicle should be capable of driving adaptively facing deterministic and stochastic events on the road. Therefore, control design for the safe, reliable and autonomous driving should consider vehicle model uncertainty as well uncertain external influences. The stochastic model predictive control scheme provides the most convenient scheme for the control of autonomous vehicles on moving horizons, where chance constraints are to be used to guarantee the reliable fulfillment of trajectory constraints and safety against static and random obstacles. To solve this kind of problems is known as chance constrained model predictive control. Thus, requires the solution of a chance constrained optimization on moving horizon. According to the literature, the major challenge for solving chance constrained optimization is to calculate the value of probability. As a result, approximation methods have been proposed for solving this task. In the present thesis, the chance constrained optimization for the autonomous vehicle is solved through approximation method, where the probability constraint is approximated by using a smooth parametric function. This methodology presents two approaches that allow the solution of chance constrained optimization problems in inner approximation and outer approximation. The aim of this approximation methods is to reformulate the chance constrained optimizations problems as a sequence of nonlinear programs. Finally, three case studies of autonomous vehicle for tracking and obstacle avoidance are presented in this work, in which three levels probability of reliability are considered for the optimal solution. / Tesis

La compra por medios electrónicos a través del tiempo ha ido en evolución, factores como la rapidez y el reducido uso de tiempo de hacer una compra por internet ha generado mayor expectación en los consumidores respecto al servicio que estos entregan. Sin embargo la demora en la entrega de los productos entregados y la poca eficiencia de los vehículos de carga que hacen el reparto genera desconfianza e incertidumbre respecto a cuándo estará el producto en casa. Es para esto que este proyecto propone un vehículo concepto, de reducido tamaño, versátil, económico, especializado en el reparto de estos productos, pudiendo transformarse según la cantidad y volumen de los objetos a distribuir.

Diseñador Industrial / Huatacondo actualmente, genera su propia energía de manera sustentable las 24 horas del día, a través de paneles fotovoltaicos y un generador eólico, apoyándose de un grupo electrógeno. Sin embargo, se reconoce dentro del sistema, un eslabón que no ha sido integrado al ciclo de funcionamiento sustentable en las actividades de la comunidad: el transporte Por lo cual, se concibe la idea de desarrollar un vehículo eléctrico o EPV (Electrically Powered Vehicle).

Ingeniero Civil Electricista / El objetivo de este trabajo es aportar a la investigación e innovación tecnológica, mediante el desarrollo de un modelo computacional que permita comprender las consecuencias económicas y medioambientales de implementar parte o la totalidad del proceso de fabricación de baterías de ión de litio para vehículos eléctricos o híbridos en Chile. Este trabajo se enmarca en el proyecto CIL Centro de Innovación del litio perteneciente a la universidad de Chile, cuyo objetivo es desarrollar un área de investigación aplicada sobre el uso del litio en baterías avanzadas que se usarán en los nuevos vehículos eléctricos . Se construye un modelo del proceso productivo de baterías de ión de litio, el que divide su proceso de producción en 5 etapas. Para cada una de las etapas y su interacción con las otras se estiman los costos desagregados. Para la obtención de materias primas y exportación de baterías, se estiman las emisiones de dióxido de carbono. Lo anterior permite calcular el valor actual neto (VAN) del proyecto y el impacto medioambiental del transporte de las materias primas y baterías terminadas. En este trabajo, se modela el proceso de fabricar baterías de ión-litio tipo NCA-G (con materiales activos compuestos de LiNi0,8Co0,15Al0,05O2 para el cátodo y grafito para el ánodo), con un cliente en U.S.A. Se consideran los costos de inversión, fijos y variables. La mayor parte de los costos se obtienen de referencias extranjeras, pero se ha buscado considerarlos de forma que sean adecuados para el modelo del proceso de fabricación en Chile. El resultado de este modelo, muestra que el proceso evaluado es rentable bajo ciertos supuestos detallados a continuación. Las materias primas han sido evaluadas a los menores precios encontrados y los proveedores son los más cercanos a una localización en el norte de Chile. Asimismo, se supone un decrecimiento de los costos de producción del 20% anual exponencial y costos del transporte de un 52% de los costos encontrados en empresas de correos. Cabe destacar, que en las baterías NCA, el costo es elevado y que para obtener el valor de realizar algunos procesos productivos, se consideran equivalentes conservadores con la información disponible de precios de venta en el extranjero. Respecto del impacto medioambiental del proyecto, se compara la emisión de gases de efecto invernadero por parte del transporte de materias primas y baterías, para una planta ubicada en Antofagasta, con la misma planta ubicada en China. En ambos casos se considera un cliente en los Estados Unidos. Se observa que las emisiones del transporte de las baterías terminadas, es mucho mayor para China que para Chile, a pesar de que la emisión por parte de la importación a Chile es cercana a las emisiones de las importaciones para China. Se observa que las mayores emisiones por distancia recorrida, se tienen con las baterías terminadas. Dado que la producción de baterías está fuertemente incentivada en los Estados Unidos, competir con ellos, resultaría difícil, e incluso si ellos producen sus baterías probablemente contaminen menos debido al transporte, que importándolas desde Chile. Se propone como trabajo futuro, el generar un grupo multidisciplinario, que por un lado busque mercados latinoamericanos de baterías, determine sus características; y por otro construya un modelo computacional que en base a características de los mercados de baterías que se deseen satisfacer, permita un análisis de los proyectos de fabricación o ensamblaje de baterías.

This work considers the study of chance constrained Model Predictive Control (MPC) for reliable spacecraft trajectory tracking and landing. Objectives of the master thesis: • To identify and study mathematical dynamic models of a spacecraft. • To study the trajectory design and landing schemes for a given mission. • To study the source of uncertainty in the model parameters and external disturbances. • To study the chance constrained MPC scheme for the reliable and optimal trajectory tracking and landing. • To testing the new analytic approximation approaches, Inner and Outer, for chance constraints. • To study appropriate MPC algorithms and implement on case-studies. In the first part of the thesis considers deterministic dynamical models of spacecraft are discussed. The first example is about the tracking of trajectory and soft landing on the surface of an asteroid EROS433, this model uses Cartesian coordinates. In the second example, in a similar way to the first example, the trajectory and soft landing is performed on the surface of a celestial body. It is assumed that the celestial body is a perfect sphere, something that does not happen in the first example. Thus, the second example uses a Spherical coordinate system. The third example is about a Lander that enters the Martian atmosphere. This Lander follows a designed trajectory until reaching a certain altitude over the Martian surface. At this altitude the Lander deploys a parachute to make the landing. To solve the deterministic examples described above, the following sequence of steps are: • pose the deterministic Nonlinear Optimal Control Problem (NOCP), • convert the infinite Optimal Control Problem (OCP) to a finite Nonlinear Programming Problem (NLP), applying the Runge-Kutta 4th order discretization method, • apply the Quasi-sequential method to the deterministic NLP obtained from the previous step, • solution of the reduced NLP obtained from the previous step using IpOpt software. The steps outlined above are also part of the Nonlinear Model Predictive Control (NMPC) approach. In the second part of the thesis, the same examples of the first part are used but now with stochastic variables. To find the control law in each model, the stochastic NMPC was used. The above mentioned approach begins with a chance constrained OCP. The latter is discretized obtaining an NLP. The problem with this NLP, with chance constraints, is that is very difficult to solve in analytic form. So these chance constraints are approached by a different method that exist in the state of the art. This thesis work is focused on approaching the chance constraints through Analytic Approximation Strategies, specifically by the recent: Inner and Outer Approximation methods. The chance constrained MPC is expensive from a computational point of view, but it allows to find a control law for a more reliable trajectory-tracking and soft landing . That is suitable for applications with random disturbances, model inaccuracies, and measurement errors. / Tesis

Magíster en Ciencias de la Ingeniería, Mención Eléctrica / Ingeniero Civil Eléctrico / El objetivo de esta tesis es diseñar e implementar un sistema de modelamiento del entorno. Este debe recibir como entradas la morfología del terreno, imágenes segmentadas y el la pose del auto y generar en base a estas variables un modelo del entorno (\textit{Mapa Local)} que permita a otro módulo posterior la generación de trayectorias seguras para el vehículo. Este sistema corresponde al módulo \textit{Estimador Mapa Local} del proyecto \textit{Vehículo Autónomo} del AMTC. El diseño del sistema toma ideas de diversas fuentes, muchas de ellas de vehículos participantes del DARPA Grand Challenge 2005, ya que este desafío es muy similar al problema que se desea resolver. Se utilizan datos de segmentación visual y de sensores de rango, fusionando ambas fuentes de información para obtener un modelo del entorno, denominado \textit{Mapa Local}, más preciso y robusto que cualquiera de las dos entradas de manera independiente. Se comparan dos variantes de detecciones de obstáculos en base a las mediciones de sensores de rango. El primer método, denominado método de frecuencias, toma la información y calcula la energía en diferentes bandas de frecuencia e intenta estimar la navegabilidad del terreno en base a estos valores. El segundo método, de diferencias de altura, tiene un enfoque similar, sin embargo calcula la mayor diferencia de altura de un punto central con una vecindad de diferentes radios, luego se utilizan dichos valores de la misma manera que en el método anterior. En ambos casos se estudia el efecto de utilizar o no la información de la segmentación visual para complementar la caracterización. Tomando las características disponibles para cada método, se estima el costo de que el vehículo navegue por cada lugar del entorno, costos altos implican peligro, mientras que bajos indican zonas seguras para la navegación. Es justamente esta caracterización del entorno, en base a costos, la que se denomina \textit{Mapa Local}. Para probar las diferentes variantes del sistema se graban 4 diferentes bases de datos, correspondientes a mediciones realizadas por el vehículo mientras era conducido manualmente. Se diseñan medidas de desempeño para comparar el rendimiento de las variantes. Estas intentan reflejar la cantidad de eventos fatales (choques), eventos indeseados (paradas frente a detecciones falsas de obstáculos) y conducción normal, que el vehículo hubiera encontrado si fuese conducido por el sistema. Estas características se calculan para diferentes velocidades de conducción, por lo que para cada variante probada se tienen 4 curvas que caracterizan su desempeño. Al comparar los métodos propuestos se logra concluir que la información visual enriquece el \textit{Mapa Local} y logra un mejor desempeño, siempre y cuando se logre una fusión con bajos errores, en caso contrario esta información puede producir bajas de rendimiento. En cuanto a los métodos de detección de obstáculos, el método de diferencias de altura obtuvo una ligera ventaja en el desempeño, pero esta es muy poco significativa para seleccionar uno por sobre el otro.