[en] ANALYSIS OF CONTROL STRATEGIES FOR AUTONOMOUS SCALE MOTORCYCLES STABILIZATION AND TRAJECTORY TRACKING

• Ano de defesa: 2018
• Autor(a) principal: MARILIA MAURELL ASSAD
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: eng
• Instituição de defesa: MAXWELL
• Palavras-chave em Português: [pt] CONTROLE DE ESTABILIDADE; [pt] ENSINO DE ENGENHARIA; [pt] DINAMICA DE MOTOCICLETA; [pt] CONTROLE DE TRAJETORIA; [pt] VEICULO AUTONOMO; [en] STABILITY CONTROL; [en] ENGINEERING EDUCATION; [en] MOTORCYCLE DYNAMICS; [en] TRAJECTORY CONTROL; [en] AUTONOMOUS VEHICLES
• Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=34761&idi=1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=34761&idi=2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.34761

[pt] Veículos autônomos são um problema recente, com aplicação em carros e motocicletas ainda nos estágios iniciais. Além das dificuldades inerentes de fazer um veículo mover-se independentemente, a motocicleta autônoma deve permanecer estável em qualquer velocidade e trajetória. O objetivo principal deste trabalho é desenvolver uma motocicleta elétrica autônoma com sistema de instrumentação de baixo custo. Para tanto, foi analisado um modelo dinâmico de motocicleta, capaz de reproduzir o comportamento real e permitindo a implementação de estratégias de controle linear em tempo real. O controlador tem dois objetivos diferentes: manter a motocicleta estável e seguir uma trajetória desejada, de forma autônoma. Experimentos foram realizados com a motocicleta de escala reduzida com o objetivo de caracterizar seus elementos; as estratégias de controle propostas foram simuladas com o modelo dinâmico ajustado. Por fim, os algoritmos de controle são aplicados ao sistema real através de uma plataforma atuada capaz de reproduzir a dinâmica de veículos de duas rodas. O presente trabalho é uma ferramenta para o ensino de engenharia, envolvendo estudantes de diferentes níveis em torno de um problema complexo. O sistema permite uma aprendizagem contínua com dificuldade crescente, envolvendo temas como dinâmica de multicorpos; análise de resultados através de simulações de software; eletrônica e filtros na instrumentação embutida e técnicas de controle para manter o sistema estável em todos os caminhos desejados, culminando na aplicação experimental dos conceitos citados.