The present work aims at the development of a control algorithm, based on the Model Predictive Control (MPC) strategy, that allows to perform trajectory tracking for an All Terrain Vehicle (ATV). With the purpose of reducing the computational time, a linear MPC is chosen. However, the vehicle is well-described by a nonlinear single-track model. As a consequence, a feedback linearization is used, which allows to consider the model externally linear, in order to match with the linear MPC strategy. Diff erent methods will be analyzed, and they will be tested on a single-track model and on an accurate dynamic model, more realistic, designed using Modelica language and the Vehicle Dynamics Library. In addition, an obstacle avoidance strategy will be added to the trajectory tracking algorithm.

Il presente lavoro si pone l'obiettivo di sviluppare un algoritmo di controllo, basato sulla tecnica MPC, che garantisca l'inseguimento di una traiettoria, preventivamente piani ficata, da parte di un All Terrain Vehicle (ATV) a guida autonoma. Per ridurre gli oneri computazionali caratteristici di questa tipologia di controllo, si è scelto di utilizzare un MPC lineare. Volendo però descrivere il veicolo mediante un modello single-track non lineare, è stato necessario sfruttare la tecnica della feedback linearization, che permette di trasformarlo in un modello lineare agli eff etti esterni, rendendolo compatibile con la tipologia di controllo scelta. Verranno esaminati di fferenti approcci, veri ficandone le prestazioni dapprima sul modello single-track, per poi passare ad un modello dinamico completo e più realistico, sviluppato per mezzo del linguaggio Modelica e della libreria commerciale Vehicle Dynamics Library. Inoltre, l'inseguimento di traiettoria sarà completato implementando una strategia a basso impatto computazionale che permetta al veicolo di evitare collisioni con ostacoli eventualmente presenti lungo il percorso.

Controllo predittivo per l'inseguimento di traiettoria di un all terrain vehicle

ROVELLINI, LUCA;ROGORA, VALENTINA
2013/2014

Abstract

The present work aims at the development of a control algorithm, based on the Model Predictive Control (MPC) strategy, that allows to perform trajectory tracking for an All Terrain Vehicle (ATV). With the purpose of reducing the computational time, a linear MPC is chosen. However, the vehicle is well-described by a nonlinear single-track model. As a consequence, a feedback linearization is used, which allows to consider the model externally linear, in order to match with the linear MPC strategy. Diff erent methods will be analyzed, and they will be tested on a single-track model and on an accurate dynamic model, more realistic, designed using Modelica language and the Vehicle Dynamics Library. In addition, an obstacle avoidance strategy will be added to the trajectory tracking algorithm.
FARINA, MARCELLO
ING - Scuola di Ingegneria Industriale e dell'Informazione
29-apr-2015
2013/2014
Il presente lavoro si pone l'obiettivo di sviluppare un algoritmo di controllo, basato sulla tecnica MPC, che garantisca l'inseguimento di una traiettoria, preventivamente piani ficata, da parte di un All Terrain Vehicle (ATV) a guida autonoma. Per ridurre gli oneri computazionali caratteristici di questa tipologia di controllo, si è scelto di utilizzare un MPC lineare. Volendo però descrivere il veicolo mediante un modello single-track non lineare, è stato necessario sfruttare la tecnica della feedback linearization, che permette di trasformarlo in un modello lineare agli eff etti esterni, rendendolo compatibile con la tipologia di controllo scelta. Verranno esaminati di fferenti approcci, veri ficandone le prestazioni dapprima sul modello single-track, per poi passare ad un modello dinamico completo e più realistico, sviluppato per mezzo del linguaggio Modelica e della libreria commerciale Vehicle Dynamics Library. Inoltre, l'inseguimento di traiettoria sarà completato implementando una strategia a basso impatto computazionale che permetta al veicolo di evitare collisioni con ostacoli eventualmente presenti lungo il percorso.
Tesi di laurea Magistrale
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