Ingeniería de Control y Automatización

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    Diseño de un sistema de control y planeamiento de trayectoria coordinado en el tiempo para múltiples robots móviles no holonómicos en presencia de obstáculos
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2022-01-10) Dulanto Ramos, Luis Enrique; Morán Cárdenas, Antonio Manuel
    La presente tesis tiene como objetivo diseñar un sistema de control y planeamiento de trayectoria coordinado para múltiples robots móviles no holonómicos en mapas con presencia de obstáculos variados. En esta se simula el control y planeamiento en modelos matemáticos de tipo bicicleta. El sistema implementado consiste de tres partes, las cuales son el planeamiento de caminos, el generador de trayectorias y el control de seguimiento de trayectorias. El planeamiento de caminos se dividió en tres partes. En la primera parte se desarrolló el planeador local para un robot no holonómico, modificando el algoritmo Hybrid A*, de manera que utilice las ecuaciones movimiento circular del móvil en vez de las cinemáticas. Este algoritmo permite al robot encontrar los caminos que lo llevan de una configuración de posición y orientación inicial a una final en mapas con obstáculos variados. En la segunda parte se agregó al planeador local el planeamiento en el tiempo, combinando a este con el algoritmo de planeamiento de caminos en intervalos seguros (SIPP), el cual permite al robot evadir obstáculos en el tiempo. Finalmente, en la tercera parte se desarrolló el planeador global usando el algoritmo de búsqueda basada en conflictos (CBS), el cual resuelve los conflictos que se presentan entre los caminos de los móviles, imponiendo restricciones en el tiempo en el movimiento de cada uno de ellos. Por otro lado, el generador de trayectorias es desarrollado en una única parte, en la cual, se plantea la función de costo a optimizar, se calcula todos los gradientes y se plantea utilizar el algoritmo de descenso de gradiente de forma desacoplada para la optimización de trayectoria de cada móvil. Mientras que el desarrollo del sistema de control de seguimiento de trayectoria se dividió en dos partes. En la primera se linealiza el modelo matemático por extensión dinámica para sistemas flatness diferencial y en la segunda parte se desarrolla el controlador LQR de cada móvil que permite seguir las trayectorias de referencia deseadas. Al término de la tesis se logra el planeamiento, generación de trayectoria y el control de seguimiento de trayectoria de hasta 10 móviles no holonómicos en mapas con obstáculos variados, evitando la colisión con los obstáculos del entorno y la colisión con otros móviles durante el planeamiento y la optimización de trayectoria. Así mismo, se verifica que el planeador es capaz de resolver conflictos en entornos propensos al atasco como mapas tipo T o H.
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    Control de un sistema de posicionamiento magnético de dos dimensiones usando aprendizaje profundo por refuerzo
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2018-10-30) Bejar Espejo, Eduardo Alberto Martín; Morán Cárdenas, Antonio Manuel
    Los sistemas de posicionamiento magnético son preferidos respecto a sus contrapartes mecánicas en aplicaciones que requieren posicionamiento de alta precisión como en el caso de la manufactura de circuitos integrados. Esto se debe a que los actuadores electromagnéticos no sufren los efectos de la fricción seca o desgaste mecánico. Sin embargo, estos sistemas poseen fuertes no linealidades que dificultan la tarea de control. Por otro lado, el aprendizaje por refuerzo se ha posicionado como una técnica de entrenamiento de redes neuronales prometedora que está permitiendo resolver varios problemas complejos. Por ejemplo, el aprendizaje por refuerzo fue capaz de entrenar redes neuronales que han logrado vencer al campeón mundial de Go, derrotar a varios jugadores profesionales de ajedrez y aprender a jugar varios videojuegos de la consola Atari. Asimismo, estas redes neuronales están permitiendo la manipulación de objetos por brazos robóticos, un problema que era muy difícil de resolver por medio de técnicas tradicionales. Por esta razón, el presente trabajo tiene como objetivo diseñar un controlador neuronal entrenado por refuerzo para el control de un sistema de posicionamiento magnético de dos dimensiones. Se utiliza una variación del algoritmo Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) para el entrenamiento del controlador neuronal. Los resultados obtenidos muestran que el controlador diseñado es capaz de alcanzar varios setpoints asignados y de realizar el seguimiento de una trayectoria dada.
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    Contributions to ida-pbc with adaptive control for underactuated mechanical systems
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2018-10-17) Popayán Avila, Jhossep Augusto; Reger, Johann; Morán Cárdenas, Antonio Manuel
    This master thesis is devoted to developing an adaptive control scheme for the well- known Interconnection and Damping Assignment Passivity-Based Control (IDA-PBC) technique. The main objective of this adaptive scheme is to asymptotically stabilize a class of Underactuated Mechanical Systems (UMSs) in the presence of uncertainties (not necessarily matched). This class of UMSs is characterized by the solvability of the Partial Differential Equation (PDE) resulting from the IDA-PBC technique. Two propositions are stated in this work to design the adaptive IDA-PBC. One of the main properties of these propositions is that even though the parameter estimation conver- gence is not guaranteed, the adaptive IDA-PBC achieves asymptotic stabilization. To illustrate the effectiveness of these propositions, this work performs simulations of the Inertia Wheel Inverted Pendulum (IWIP) system, considering a time-dependent input disturbance, a type of physical damping, i.e., friction (not considered in the standard IDA-PBC methodology), and parameter uncertainties in the system (e.g., inertia).
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    Diseño de un sistema de control basado en linealización por realimentación para un robot móvil tipo Ackerman con velocidad variable y movimiento en doble sentido describiendo trayectorias óptimas
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2017-11-25) Velasco Mellado, Luis Angel; Morán Cárdenas, Antonio Manuel
    Desde varios años, las investigaciones en el tema del uso de robots móviles han ido en aumento con el objetivo de poder utilizar los robots móviles para múltiples actividades que suelen ser difícil para una persona realizar; es por eso que, se ha ido desarrollando técnicas de control para distintos tipos de robots móviles, así como también en la mejora de su desempeño en trayectorias a recorrer frente a entornos al cual se aplique. El desarrollo se enfoca principalmente en el control del robot móvil, ya que existen varios métodos para controlarlos, ya sea de manera lineal o de manera no lineal, dependiendo sea el caso, llevándolos a llegar a su objetivo siguiendo ciertas trayectorias especificas o trayectorias más cortas a su objetivo. Para los casos de trayectorias específicas, suelen definirse formas geométricas conocidas y fáciles de realizar; sin embargo, para el caso de trayectorias con la distancia más corta, aún sigue habiendo más investigación a nivel aplicativo. Es por eso que se busca desarrollar un método para la generación de trayectoria mínima enfocado para un robot móvil tipo Ackerman, que permita llevarlo a su objetivo, considerando que el robot móvil funcionará con movimiento en avance y retroceso en cualquier momento. Esta investigación busca aplicar una técnica de control no lineal, para así trabajar en todo el espacio de funcionamiento del vehículo, que le permita al robot móvil describir trayectorias óptimas, la cual va a ser diseñada en base al análisis de movimiento que tiene un tipo Ackerman, considerando que se puede cambiar de velocidad en una misma trayectoria; para lo cual se ha realizado la obtención del modelo del tipo Ackerman y así definir correctamente el controlador a utilizar, mientras que a su vez se desarrolla el algoritmo de generación de trayectoria mínima y al final realizar la corroboración del funcionamiento en base a simulación y luego con un prototipo. El desarrollo de la investigación se ha realizado analizando diferentes técnicas de control, decidiendo al final utilizar un control basado en linealización por realimentación utilizando el método de flatness diferencial, el cual permite introducir de manera práctica una trayectoria deseada a seguir por el robot móvil en sus variables de posición. Dicha trayectoria deseada ha sido diseñada mediante un análisis geométrico compuesto por segmentos de rectas y curvas de circunferencia, basado en la teoría de Dubins y Reed & Shepp, permitiendo describir la ruta más corta posible desde el punto de origen a su punto de destino. Las pruebas realizadas de su funcionamiento han sido simuladas bajo un software que permitió validar el controlador y la correcta generación de una ruta mínima; y también se realizó pruebas en un prototipo para corroborar que puede ser aplicable en un sistema real Al final de la investigación se muestra como el controlador permite llevar al robot móvil a su objetivo describiendo trayectorias optimas, generando la velocidad y el ángulo de dirección adecuados que permitan guiarlo por dicha ruta; considerando también un sistema de navegación para la aplicación real del sistema.
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    Diseño y simulación del control basado en redes neuro-difusas de la potencia activa y reactiva de una turbina eólica con generador de inducción doblemente alimentado
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2017-10-14) Inga Espinoza, Carlos Hernán; Morán Cárdenas, Antonio Manuel
    Como se conoce, en los últimos años el consumo de energía ha ido en aumento debido al incremento poblacional y la dependencia creciente a la energía eléctrica. Esta situación ha ocasionado un aumento en la utilización de fuentes de energía no convencionales y renovables, como la energía solar y la energía eólica. Estos tipos de energía renovable no contaminan el medio ambiente en su generación. El tema de investigación busca obtener la máxima prestación de una turbina eólica utilizando una estructura de control basado en redes neuro-difusas. A fin de lograr este objetivo, primero se obtiene el modelo matemático de una turbina eólica de eje horizontal de tres palas de velocidad variable con generador de inducción doblemente alimentado, así como los modelos que representan la dinámica del proceso. Luego, se realiza el diseño de los controladores basados en redes neurodifusas, y otro controlador basado en linealización por realimentación de estados., el cual se utilizará con fines comparativos. Las variables controladas son la potencia activa y reactiva, mientras que las variables manipuladas son el ángulo de paso de las palas de la turbina eólica y los voltajes aplicados en los terminales del rotor del generador de inducción. Para comparar el desempeño de ambos controladores se desarrollaron simulaciones en Matlab, como resultado se obtuvo que el controlador neuro-difuso presenta mejor desempeño bajo distintas condiciones de operación.
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    Diseño de un sistema de diagnóstico de fallas para la suspensión semi-activa de un vehículo por medio de observadores de entradas desconocidas, estimación paramétrica y redes neuronales
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2017-10-14) Calle Chojeda, Elmer Trinidad; Morán Cárdenas, Antonio Manuel
    El presente trabajo tiene como propósito el diseño de un sistema que permita realizar el diagnóstico de fallas en los sensores destinados a mejorar el desempeño de la suspensión semi-activa de un vehículo terrestre, como también diagnosticar fugas del líquido magneto-reológico del amortiguador. Para detectar las fallas en los sensores, se planteó el diseño de un banco de observadores de entradas desconocidas ya que estos tienen la capacidad de lidiar con el desconocimiento del perfil de la carretera, el cual representa una entrada de perturbación no medible para el sistema. La fuga del líquido magneto-reológico del amortiguador se considera como una variación del coeficiente que lo representa, y para detectar esta falla se propuso desarrollar un sistema de estimación paramétrica. Las fallas ocurridas presentan patrones característicos que mediante una red neuronal serán reconocidos y, de esta manera, se puedan aislar las fallas presentes. Los resultados de simulaciones demuestran que el sistema propuesto posee un buen desempeño de diagnóstico incluso ante la presencia de incertidumbres paramétricas.
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    Design of a mobile robot’s control system for obstacle identification and avoidance using sensor fusion and model predictive control
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2017-10-14) Barreto Guerra, Jean Paul; Morán Cárdenas, Antonio Manuel; Hopfgarten, Siegbert
    The aim of this master thesis is to design a control system based on model predictive control (MPC) with sensor data fusion for obstacle avoidance. Since the amount of obtained data is larger due to multiple sensors, the required sampling time has to be larger enough in comparison with the calculation time of the optimal problem. Then it is proposed a simplification of the mobile robot model in order to reduce this optimization time. The sensor data fusion technique uses the range information of a laser scanner and the data of a mono-camera acquired from image processing techniques. In image processing different detection algorithms are proposed such as shape and color detection. Therefore an estimation of the obstacles dimension and distance is explained obtaining accurate results. Finally a data fusion for obstacle determination is developed in order to use this information in the optimization control problem as a path constraint. The obtained results show the mobile robot behavior in trajectories tracking and obstacle avoidance problems by comparing two different sampling times. It is concluded that the mobile robot reaches the final desired position while avoiding the detected obstacles along the trajectory.
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    Mixed H2/H∞ control for infinite dimensional systems
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2017-08-28) Noack, Matti; Morán Cárdenas, Antonio Manuel; Reger, Johann
    The class of infinite dimensional systems often occurs when dealing with distributed parameter models consisting of partial differential equations. Although forming a comprehensive description, they mainly become manageable by finite dimensional approximations which likely neglect important effects, but underlies a certain structure. In contrast to common techniques for controlling infinite dimensional systems, this work focuses on using robust control methods. Thus, the uncertainty structure that occurs due to the discretization shall be taken into account particularly. Additionally, optimal performance measures can be included into the design process. The mixed H2/H∞ control approach handles the inclusion of disturbances and inaccuracies while guaranteeing specified energy or magnitude bounds. In order to include various of these system requirements, multi-objective robust control techniques based on the linear matrix inequality framework are utilized. This offers great flexibility concerning the formulation of the control task and results in convex optimization problems which can be solved numerically efficient by semi-definite programming. A flexible robot arm structure serves as the major application example during this work. The model discretization leads to an LTI system of specified order with an uncertainty model which is obtained by considering the concrete approximation impact and frequency domain tests. A structural analysis of the system model relates the neglected dynamics to a robust characterization. For the objective selection, stability shall be ensured under all expected circumstances while the aspects of optimal H2 performance, passive behavior and optimal measurement output selection are included. The undesirable spillover effect is thoroughly investigated and thus avoided.
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    High performance implementation of MPC schemes for fast systems
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2016-06-22) Correa Córdova, Max Leo; W. Selassie, Abebe Geletu; Morán Cárdenas, Antonio Manuel
    In recent years, the number of applications of model predictive control (MPC) is rapidly increasing due to the better control performance that it provides in comparison to traditional control methods. However, the main limitation of MPC is the computational e ort required for the online solution of an optimization problem. This shortcoming restricts the use of MPC for real-time control of dynamic systems with high sampling rates. This thesis aims to overcome this limitation by implementing high-performance MPC solvers for real-time control of fast systems. Hence, one of the objectives of this work is to take the advantage of the particular mathematical structures that MPC schemes exhibit and use parallel computing to improve the computational e ciency. Firstly, this thesis focuses on implementing e cient parallel solvers for linear MPC (LMPC) problems, which are described by block-structured quadratic programming (QP) problems. Speci cally, three parallel solvers are implemented: a primal-dual interior-point method with Schur-complement decomposition, a quasi-Newton method for solving the dual problem, and the operator splitting method based on the alternating direction method of multipliers (ADMM). The implementation of all these solvers is based on C++. The software package Eigen is used to implement the linear algebra operations. The Open Message Passing Interface (Open MPI) library is used for the communication between processors. Four case-studies are presented to demonstrate the potential of the implementation. Hence, the implemented solvers have shown high performance for tackling large-scale LMPC problems by providing the solutions in computation times below milliseconds. Secondly, the thesis addresses the solution of nonlinear MPC (NMPC) problems, which are described by general optimal control problems (OCPs). More precisely, implementations are done for the combined multiple-shooting and collocation (CMSC) method using a parallelization scheme. The CMSC method transforms the OCP into a nonlinear optimization problem (NLP) and de nes a set of underlying sub-problems for computing the sensitivities and discretized state values within the NLP solver. These underlying sub-problems are decoupled on the variables and thus, are solved in parallel. For the implementation, the software package IPOPT is used to solve the resulting NLP problems. The parallel solution of the sub-problems is performed based on MPI and Eigen. The computational performance of the parallel CMSC solver is tested using case studies for both OCPs and NMPC showing very promising results. Finally, applications to autonomous navigation for the SUMMIT robot are presented. Specially, reference tracking and obstacle avoidance problems are addressed using an NMPC approach. Both simulation and experimental results are presented and compared to a previous work on the SUMMIT, showing a much better computational e ciency and control performance.
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    Planeamiento de trayectoria y control de un robot móvil marítimo aplicando optimización por colonia de hormigas
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2016-06-02) Uriol Cabrera, Ronald Humberto; Morán Cárdenas, Antonio Manuel
    El presente trabajo desarrolla un algoritmo de planeamiento de trayectoria basado en Optimización por Colonia de Hormigas, en conjunto con un controlador óptimo, para el desplazamiento de un barco robot. Se presenta el modelo matemático estándar usado para vehículos marinos desarrollado por Thor Fossen. Asimismo se presentan las principales ideas detrás del marco metaheurístico desarrollado por Marco Dorigo, llamado Optimización por Colonia de hormigas. El problema a resolver consiste en encontrar el camino más corto entre dos puntos dentro de un entorno (mapa) con obstáculos. Ambos algoritmos, tanto el de planeamiento de trayectoria como el de control óptimo, se implementaron en el entorno MatLab. Para poner a prueba el funcionamiento conjunto de estos dos algoritmos se usaron seis mapas distintos que buscan explorar el comportamiento de ambos algoritmos ante diversas variaciones de un caso base de comparación. El tiempo de convergencia de los algoritmos y los parámetros que ajustan sus desempeños fueron analizados.