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Análise compreensiva do controle preditivo baseado em modelo aplicado em sistemas de assistência a manutenção de faixa
Use este link compartilhar ou citar este material: http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/923481
Registro completo de metadados
| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.contributor | Teixeira, Evandro Leonardo Silva | - |
| Autor(es): dc.creator | Montoya, James Duván García | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-03-17T23:22:06Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-03-17T23:22:06Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2025-03-13 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2025-03-13 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2025-03-13 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2024-03-01 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | http://repositorio.unb.br/handle/10482/51857 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/923481 | - |
| Descrição: dc.description | A integração de novas tecnologias nos veículos atuais demonstra a preocupação dos profissionais da indústria automotiva e do governo com a segurança, o desempenho e o conforto da condução. Por esse motivo, o uso de Sistemas Avançados de Assistência à Condução (ADAS) tem ganhado popularidade nos dias atuais. Esses sistemas permitem aumentar a segurança nos veículos, pois auxiliam a execução de diferentes tarefas que podem ser repetitivas ou de grande dificuldade para o ser humano. Uma dessas atividades é a manutenção da faixa de rodagem (LKAs). O LKAS foi desenvolvida para evitar a saída não intencional do centro da faixa. Essa função usa sensores como câmera, GPS e LIDAR para capturar a posição atual do veículo em relação à estrada e tomar uma decisão que será executada por meio do sistema de direção, alterando o ângulo das rodas. O LKAS usa diferentes algoritmos para o processamento das informações provenientes de sensores e também para a tomada de decisões em tempo real. As estratégias de controle devem garantir a segurança do veículo em diferentes situações de risco, como por exemplo mudanças do clima e condições de mudança da estrada, por esse motivo, o controlador preditivo baseado em modelo (MPC) foi escolhido para este trabalho, já que tem a capacidade de lidar com restrições para diferentes variáveis do sistema, como deslocamento lateral ou o ângulo máximo permitido do veículo; No entanto, esse controlador enfrenta um grande desafio na implementação, pois exige uma alta carga computacional. Por esse motivo, nesta pesquisa, foram implementadas estratégias de redução de carga computacional para o controlador MPC, a fim de serem verificados e validados em Model-In-the-Loop (MIL) e em Hardware-In-the-Loop (HIL) em uma plataforma de simulação em tempo real. Após a realização de simulações foi possível demonstrar o bom comportamento do controle na função LKAS e sua viabilidade para implementação em tempo real, uma vez que foi feita uma comparação entre o controlador de regulação quadrática linear (LQR). Foram propostas duas formulações para os modelos de veículos implementados na função LKAS. Uma delas visa o rastreamento de uma referência já estabelecida, como é comum em sistemas baseados em GPS, enquanto a outra se concentra no uso do estado atual do veículo em relação à posição desejada na pista, mais especificamente, o erro do centro de gravidade do veículo em relação ao centro da faixa. Esses modelos demonstraram estar fortemente relacionados à sensibilidade e às oscilações na resposta do controlador. Além disso, as formulações do controlador MPC em combinação com os diferentes solucionadores QP mostram que a estratégia de parametrização exponencial permite uma redução significativa do tempo de computação do controlador MPC. | - |
| Descrição: dc.description | The integration of new technologies into current vehicles demonstrates the concern of professionals in the automotive industry and the government with safety, performance, and driving comfort. For this reason, the use of Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) has gained popularity in recent days. These systems allow for increased vehicle safety by assisting in the execution of various tasks that may be repetitive or challenging for humans. One of these activities is lane-keeping assitant system (LKAS). As the name suggests, this function was developed to prevent unintentional departure from the lane center. This function utilizes sensors such as cameras, GPS, LIDAR, etc, to capture the vehicle’s current position relative to the road and make a decision that will be executed through the steering system by altering the wheel angle. LKAS employs different algorithms for processing information from sensors and also for making real-time decisions. These control strategies must ensure the safety and stability of the vehicle in different risk situations, such as changes in weather and road conditions. Therefore, Model Predictive Control (MPC) has been chosen for this work, which has the ability to handle constraints for different system variables, such as lateral displacement or the maximum allowed vehicle angle. However, this controller faces a significant challenge in implementation as it requires high computational load. For this reason, in this research, computational load reduction strategies were implemented for the MPC controller to be verified and validated in Model-In-the-Loop (MIL) and HardwareIn-the-Loop (HIL) simulations on a real-time simulation platform. After conducting the respective simulations, which demonstrated the good behavior of the control in the LKAS function and its feasibility for real-time implementation, as a comparison was made with the Linear Quadratic Regulator (LQR) controller. Two formulations were proposed for the vehicle models implemented in the LKAS function, one for tracking an established reference and the other for using the vehicle’s current state relative to the lane. These models were found to be strongly related to the sensitivity and oscillations in the controller response. Furthermore, the formulations of the MPC controller in combination with different QP solvers show that the exponential parameterization strategy allows for a significant reduction in the MPC controller’s computation time. | - |
| Descrição: dc.description | Faculdade de Tecnologia (FT) | - |
| Descrição: dc.description | Departamento de Engenharia Mecânica (FT ENM) | - |
| Descrição: dc.description | Programa de Pós-Graduação em Sistemas Mecatrônicos | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Idioma: dc.language | pt_BR | - |
| Direitos: dc.rights | Acesso Aberto | - |
| Direitos: dc.rights | A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.unb.br, www.ibict.br, www.ndltd.org sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra supracitada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data. | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Sistemas Avançados de Assistência a Condução | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Sistemas de Assistência à Manutenção de Faixa | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Controle preditivo baseado em modelo (MPC) | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Parametrização MPC | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Programação quadrática | - |
| Título: dc.title | Análise compreensiva do controle preditivo baseado em modelo aplicado em sistemas de assistência a manutenção de faixa | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
| Aparece nas coleções: | Repositório Institucional – UNB | |
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