[en] DESIGN AND ROBUST CONTROL OF A SELF-BALANCING PERSONAL ROBOTIC TRANSPORTER VEHICLE

• Ano de defesa: 2011
• Autor(a) principal: CESAR RAUL MAMANI CHOQUEHUANCA
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: MAXWELL
• Palavras-chave em Português: [pt] CONTROLE ROBUSTO; [pt] CONTROLE FUZZY; [pt] SISTEMA NAO LINEAR; [en] ROBUST CONTROL; [en] FUZZY CONTROL; [en] NONLINEAR SYSTEM
• Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=17228&idi=1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=17228&idi=2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.17228

[pt] Nesta dissertação, um transportador pessoal robótico auto-equilibrante (TPRE) foi desenvolvido, consistindo de uma plataforma com duas rodas que funciona a partir do equilíbrio do indivíduo que o utiliza, assemelhando-se ao funcionamento do clássico pêndulo invertido. Entre as características que o TPRE tem, podem-se destacar a rapidez na movimentação, o uso de um espaço reduzido, alta capacidade de carga, e capacidade de fazer curvas de raio nulo. Ao contrário de veículos motorizados tradicionais, o TPRE utiliza alimentação elétrica, portanto não gera emissões poluentes e, além disso, não contribui com poluição sonora. Para a locomoção, são utilizados dois motores de corrente contínua de potências entre 0,7HP e 1,6HP. Para medir o ângulo de inclinação e a velocidade da variação do ângulo de inclinação, é utilizado um acelerômetro de três eixos e um girômetro de um eixo. Para indicar a direção do TPRE, foi utilizado um potenciômetro deslizante. A modelagem dinâmica do sistema foi feita usando o método de Kane, utilizada posteriormente em simulações na plataforma Matlab. O controlador lê os sinais provenientes do acelerômetro, do girômetro e do potenciômetro deslizante, e envia o sinal de controle, em forma de PWM, a placas controladoras de velocidade dos motores, usando a linguagem eLua. Os algoritmos de controle desenvolvidos neste trabalho foram PID, Fuzzy e Robusto, tendo como variáveis de controle o erro e a velocidade da variação do erro do ângulo de inclinação. Experimentos demonstram que os controles Fuzzy e Robusto reduzem significativamente as oscilações do sistema em terrenos planos em relação ao PID. Verifica-se também uma maior estabilidade para terrenos irregulares ou inclinados.