Model Predictive Control non lineare per l'inseguimento della traiettoria e l'evitamento degli ostacoli in un vigneto

In recent years, the automotive sector has experienced a profound revolution shaped by autonomous driving, with vehicles capable of operating without human intervention in a wide range of contexts. In the agricultural field, the development of similar technologies aims to improve operational productivity, efficiency and safety. This thesis presents a control method for the autonomous navigation of an agricultural vehicle within a vineyard, with the goal of ensuring accurate trajectory tracking and obstacle avoidance. The proposed control strategy is a Nonlinear Model Predictive Control (NMPC), implemented and validated in the MATLAB simulation environment. The vehicle dynamics over time are represented using a kinematic bicycle model. The MPC incorporates a cost function and specific constraints to solve the optimization problem, taking into account trajectory tracking, the magnitude and variation of steering actions, as well as the maintenance of a safe distance from obstacles. The algorithm has been tested and refined through parameter tuning, considering the physical limitations of the vehicle and the objectives of accuracy, safety and comfort, with particular reference to its application within vineyard rows.

Negli ultimi anni, il settore automotive è stato interessato da una profonda rivoluzione legata alla guida autonoma, con veicoli in grado di operare senza intervento umano in diversi contesti. In ambito agricolo, lo sviluppo di tecnologie analoghe mira a incrementare produttività, efficienza e sicurezza delle operazioni. La presente tesi illustra un metodo di controllo per la navigazione autonoma di un veicolo agricolo all’interno di un vigneto, con l’obiettivo di garantire il corretto inseguimento di una traiettoria pianificata e l’evitamento degli ostacoli. La tecnica di controllo sviluppata è un Model Predictive Control in forma non lineare (NMPC), implementato e validato in ambiente di simulazione MATLAB. Per la rappresentazione del veicolo e della sua evoluzione nel tempo viene utilizzato il modello cinematico a bicicletta. L'MPC integra una funzione di costo e specifici vincoli per la risoluzione del problema di ottimizzazione, tenendo conto della precisione nel tracciamento della traiettoria, dell’entità e della variazione dell’azione di sterzo, nonché del mantenimento di una distanza di sicurezza dagli ostacoli. L'algoritmo è stato testato e affinato nella definizione dei parametri considerando i limiti fisici del veicolo e gli obiettivi di accuratezza, sicurezza e comfort stabiliti, con particolare riferimento alla specifica applicazione all'interno dei filari di un vigneto.