Validación del modelo de un vehículo autónomo guiado mediante un controlador inteligente
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Resumen
En este trabajo se aplica un control convencional, que se ha sintonizado mediante una estrategia heurística, a un modelo de un vehículo de guiado automático (AGV). El modelo dinámico del AGV se ha extendido mediante la inclusión del modelado de los motores, y se ha identificado la causalidad de las ecuaciones para facilitar su implementación computacional. La función de coste del algoritmo genético (AG) usada para ajustar los parámetros del controlador de seguimiento de trayectoria se ha definido en base a dos criterios: el error de seguimiento y penalizar la agresividad de la acción de control. Mediante simulación se ha probado en una trayectoria sinusoidal que el esquema de control implementado, tanto de velocidad como de navegación, funcionan correctamente.
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Abajo, M. R., Sierra-García, J. E., Santos, M., 2022. Evolutive tuning optimization of a pid controller for autonomous path-following robot. In: 16th International Conference on Soft Computing Models in Industrial and Environmental Applications (SOCO 2021). Springer, pp. 451–460.
Espinosa, F., Santos, C., Sierra-García, J., 2020. Transporte multi-agv de una carga: estado del arte y propuesta centralizada. Revista Iberoamericana de Autom´atica e Inform´atica industrial 18 (1), 82–91.
Ghorbal, K., 2017. Modeling physics with differential-algebraic equations.
Martín Villalaba, C., Urquía Moraleda, A., 2018. Modeling and simulation in engineering using Modelica. Universidad Nacional de Educación a Distancia.
Moshayedi, A. J., Li, J., Sina, N., Chen, X., Liao, L., Gheisari, M., Xie, X., 2022. Simulation and validation of optimized pid controller in agv (automated guided vehicles) model using pso and bas algorithms. Computational Intelligence and Neuroscience 2022.
Reis, W. P. N. d., Couto, G. E., Junior, O. M., 2023. Automated guided vehicles position control: a systematic literature review. Journal of Intelligent Manufacturing 34 (4), 1483–1545.
Sánchez, R., Sierra-García, J. E., Santos, M., 2022. Modelado de un agv híbrido triciclo-diferencial. Revista Iberoamericana de Autom´atica e Informática industrial 19 (1), 84–95.
Sierra-Garcia, J. E., Santos, M., 2024a. Combining reinforcement learning and conventional control to improve automatic guided vehicles tracking of complex trajectories. Expert Systems 41 (2), e13076.
Sierra-Garcia, J. E., Santos, M., 2024b. Federated discrete reinforcement learning for automatic guided vehicle control. Future Generation Computer Systems 150, 78–89.