Controllo predittivo non lineare per un manipolatore robotico mobile con base cingolata

Precision farming is becoming a potential solution to increase the sustainability and the economic competitiveness of agriculture. It is based on the application of mobile manipulators, requiring precise position control of their end-effectors. This is particularly difficult to obtain since the agricultural environment is typically unstructured and introduces a lot of uncertainties. In this Thesis the application of a mobile manipulator with tracked base that must perform several tasks in agriculture is considered. In this framework the manipulator (base and robotic arm) will be considered as a whole system to be simultaneously controlled by the same regulator. The control strategy proposed for the whole system is a nonlinear version of the Model Predictive Control (namely NMPC) which is compatible with both the problems of regulation to a point and trajectory tracking. The formulation is also extended to include automatic obstacle avoidance feature and to guarantee safety interaction with the surrounding environment. These extensions are respectively added by means of an augmented cost function and an additional constraint. Both these features are compatible with an application in an unstructured workspace shared with humans. The control problem is solved numerically by means of the ACADO Toolkit. Another important topic addressed is the redundancy of the manipulator. In this Thesis this feature is exploited to maximize the manipulability of the robotic arm and to increase the productivity in an agricultural application by means of an appropriate choice of some redundancy parameters. Moreover, in this work the skidding effect of the tracks has been considered which is particularly critical when the achievement of a precise posture is required. A compensation strategy for this phenomenon based on the Extended Kalman Filter (EKF) is presented and simulated. Finally results are shown related to some experimental tests performed on a low-cost mobile robot based on the Arduino platform which confirm the effectiveness of the proposed control algorithm.

L’agricoltura di precisione rappresenta una potenziale soluzione tecnologica per incrementare la sostenibilità e la competitività economica delle coltivazioni. Essa si basa sull’utilizzo di manipolatori mobili per i quali è necessario un preciso controllo del posizionamento dell’organo terminale. Tale risultato è difficile da ottenere a causa dell’ambiente di lavoro non strutturato. Nel presente lavoro di Tesi sono trattati gli aspetti caratterizzanti l’utilizzo di un manipolatore mobile dotato di base cingolata per svolgere alcune operazioni in ambito agricolo. In esso si considera il manipolatore mobile come un unico sistema da controllare simultaneamente. La strategia di controllo proposta per il sistema complessivo è una versione non lineare del controllo predittivo (nota come Non Linear Model Predictive Control), compatibile sia con problemi di regolazione di configurazione che con problemi di inseguimento di traiettorie. Essa è inoltre estesa partendo dalla formulazione classica per introdurre funzioni di obstacle avoidance e di interazioni in sicurezza che sono compatibili con l’utilizzo del manipolatore in un ambiente non strutturato nel quale possono essere anche presenti alcuni lavoratori. Il problema è risolto numericamente tramite il Toolkit ACADO. Un altro fattore importante considerato è che l’utilizzo di un manipolatore mobile comporta l’opportunità di gestirne la ridondanza cinematica. Nel presente lavoro essa verrà sfruttata per massimizzare la manipolabilità del braccio robotico ed aumentare la produttività tramite la scelta di opportuni parametri di ridondanza nello svolgimento di un compito in ambito agricolo. Inoltre è considerato il fenomeno dello slittamento di uno dei due cingoli, particolarmente critico quando è necessario ottenere un posizionamento preciso dell’organo terminale. Una possibile strategia di compensazione del fenomeno basata sul filtro di Kalman esteso è presentata e simulata. Infine sono presentate alcune prove sperimentali svolte su un robot mobile a basso costo basato sulla piattaforma Arduino e tese a dimostrare l’efficacia delle strategie di controllo presentate.