Investigación sobre el método de control de seguimiento de trayectoria para robots con ruedas basado en pendientes...

Área de la Ciencia:

• La robótica
• Ingeniería oceánica
• Sistemas de control

Sus antecedentes:

• Los robots submarinos con ruedas enfrentan desafíos de control de trayectoria en las suaves pendientes del fondo marino debido al deslizamiento y las fuerzas variables.
• Los métodos de control predictivo de modelos (MPC) existentes requieren ajuste manual y luchan con cambios ambientales dinámicos.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar una estrategia de control adaptativo para robots submarinos con ruedas que operan en terrenos complejos del fondo marino.
• Mejorar la precisión, la robustez y la adaptabilidad de los sistemas de control de seguimiento de trayectoria.

Principales métodos:

• Se desarrolló un algoritmo híbrido de optimización de enjambre de partículas de lobo gris (GPSO) para ajustar de manera adaptativa los parámetros de MPC en línea.
• Se creó un modelo cinemático para un robot de tracción diferencial de cuatro ruedas, y se implementó un controlador MPC con linealización de estado de error.
• GPSO incorporó liderazgo jerárquico y perturbación caótica para mejorar la búsqueda global y la convergencia local.

Principales resultados:

• El método GPSO-MPC propuesto demostró un rendimiento superior en comparación con el MPC estándar y el MPC de optimización de enjambres de partículas (PSO-MPC).
• Se observaron mejoras significativas en la precisión del seguimiento, la estabilidad del rumbo y la suavidad del control durante las simulaciones.
• La naturaleza adaptativa de GPSO-MPC demostró su eficacia en entornos submarinos dinámicos.

Conclusiones:

• El algoritmo GPSO híbrido ofrece una solución eficaz para la sintonización adaptativa en línea de los parámetros MPC para los robots submarinos.
• GPSO-MPC mejora el rendimiento y la robustez del sistema de control en condiciones difíciles de fondo marino de pendiente suave.
• Este enfoque apoya una inspección más confiable del fondo marino, la ingeniería y el monitoreo ambiental mediante tecnologías oceánicas inteligentes.