CAROT: Control Avanzado y Aprendizaje de Robots en Operaciones de Transporte

Hipersectores

Áreas de investigación

Fecha Inicio: 30/12/2016

Fecha Fin:  29/12/2019

Referencia:DPI2016-81002-R

Entidad financiadora: Proyecto RETOS I+D+I. Ministerio de Economía y Competitividad

Participantes ai2: Sala Piqueras, Antonio

Este proyecto integra de forma equilibrada investigadores en las líneas de control, robótica y transporte en un equipo multidisciplinar enfocado a mejorar sistemas de transporte inteligente en operaciones repetitivas. El presente proyecto se centrará, por un lado, en proveer en dicho contexto de aplicación, avances del conocimiento y contribuciones científico-técnicas en control no lineal basado en modelos y planificación óptima de trayectorias de robots móviles y, por otro lado, en incorporar técnicas con capacidad de aprender por la experiencia, con objeto de mejorar el comportamiento, optimizando índices de prestaciones, considerando aspectos de seguridad y/o evitación de obstáculos, consumo energético o tiempos de ejecución.

Los experimentos episódicos que típicamente aparecen en las operaciones de transporte repetitivas son el marco de trabajo que inspira el título del proyecto, dado que los desarrollos de control y planificación proveerán de buenas soluciones iniciales basadas en modelos, que después serán refinadas, repetición tras repetición, mediante aprendizaje. En concreto, las plataformas objetivo de aplicación del proyecto tendrán tres vertientes: (a) primeras pruebas en maniobras de plataformas articuladas, (b) guiado de vehículos móviles prototipos en maniobras específicas o rutas repetitivas, (c) transporte en vehículos comerciales.

Las técnicas de control no lineal a explorar abordarán el control de sistemas con múltiples modelos (linealizaciones en múltiples puntos, fallos, etc.) así como escenarios aleatorios de transición entre ellos. Para ello, se usarán herramientas derivadas del control predictivo, optimización convexa, cadenas de Markov, filtros de partículas, etc. Los controladores resultantes deberán seguir unas trayectorias planificadas de forma óptima en términos de distancia, tiempo y limitaciones en velocidad, aceleración o jerk. Los dispositivos de prueba estarán sensorizados con dispositivos exteroceptivos y propioceptivos tales como cámaras, láseres de telemetría, ultrasonidos y encoders.

Por último, se plantea la aplicación de los conocimientos y tecnologías generadas a la conducción autónoma o semiautónoma de vehículos de transporte urbano (autobuses), en concreto a maniobras repetitivas en rutas y en paradas. Para ello, se dispone de una réplica de una cabina de autobuses urbanos, como desarrollo de proyectos anteriores, en la que se pretende seguir trabajando en la línea de proporcionar una herramienta para la validación en simulación de los resultados e integrarlos en ayudas a la conducción utilizando un sistema de realimentación de fuerza implantado en el volante de la cabina. Se contempla también la posibilidad de adquisición de datos con autobuses urbanos de la empresa EMT Valencia para identificar modelos dinámicos de los mismos y validación de los resultados.


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