Control mejorado por GA para vehículos autónomos: Coordinación del protocolo FlexRay bajo períodos de muestreo...

Área de la Ciencia:

• Ingeniería de Sistemas de Control
• Ingeniería Automotriz
• Robótica

Sus antecedentes:

• El control de vehículos autónomos se ve desafiado por los períodos de muestreo aleatorios y los protocolos de comunicación complejos como FlexRay.
• Las no linealidades del vehículo y las velocidades variables requieren enfoques de modelado sofisticados.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar una estrategia de control robusta de la dinámica lateral para vehículos autónomos.
• Abordar los desafíos que plantean los períodos de muestreo perturbados aleatoriamente (RPS) y el protocolo de comunicación FlexRay (FRP).

Principales métodos:

• Se construyó un modelo difuso T-S para capturar las no linealidades del vehículo bajo velocidades variables.
• Un proceso de Markov modeló el comportamiento de muestreo aleatorio, y una estrategia de compensación unificada manejó la programación híbrida de FlexRay.
• Se diseñó un controlador difuso dependiente del modo de muestreo utilizando técnicas de restricción asíncrona.

Principales resultados:

• El controlador propuesto garantiza la estabilidad estocástica y el rendimiento H-infinito para el sistema de bucle cerrado.
• Se utilizó un algoritmo genético para resolver un problema de optimización integral para el diseño del controlador.
• Los resultados de la simulación validaron la efectividad y superioridad de la estrategia de control.

Conclusiones:

• La estrategia de control desarrollada gestiona eficazmente la dinámica lateral en vehículos autónomos bajo condiciones de comunicación desafiantes.
• El enfoque proporciona una solución robusta para integrar el control avanzado con las restricciones de comunicación del mundo real.