Guaranteed cost model predictive control approaches for linear systems subject to multiplicative uncertainties with applications to autonomous vehicles (2019)
- Authors:
- Autor USP: MASSERA FILHO, CARLOS ALBERTO DE MAGALHÃES - ICMC
- Unidade: ICMC
- Sigla do Departamento: SSC
- DOI: 10.11606/T.55.2019.tde-23082019-154324
- Subjects: CONTROLE ÓTIMO; VEÍCULOS AUTÔNOMOS; VISÃO COMPUTACIONAL
- Keywords: Autonomous vehicles; Controle preditivo de modelo; Controle robusto; Desigualdade matricial linear; Linear matrix inequalities; Model predictive control; Optimal control; Robust control
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Abstract: O Regulador Quadrático Linear (Linear Quadratic Regulator, LQR) é uma abordagem de controle ótimo que visa conduzir estados de um sistema linear à sua origem através da minimização de um custo funcional quadrático. Tal abordagem tem sido amplamente bem sucedida para aplicações teóricas e práticas. No entanto, não é possível obter o desempenho ótimo de malha fechada quando esses controladores são sujeitos a incertezas no sistema em decorrência de suas propriedades de robustez não serem garantidas. Controladores de Custo Garantido (Guaranteed Cost Control, GCC) visam abordar a falta de garantia de desempenho do LQR, neste caso. Esses controladores apresentam estabilidade assintótica robusta e fornecem um custo garantido de pior caso para uma função de custo quadrático. O Controle Preditivo de Modelo (Model Predictive Control, MPC) é uma classe de algoritmos de controle baseados em otimização que usa um modelo explícito do sistema controlado para prever seus estados futuros. Uma possível interpretação do MPC é uma generalização do LQR para sistemas lineares com restrições de estado e entrada de controle. Portanto, essa abordagem sofre igualmente da falta de garantias de robustez quando o sistema é sujeito a incertezas. As abordagens de MPC Robustas (Robust MPC, RMPC) foram propostas para abordar o desempenho de malha fechada do MPC sujeito a incertezas no sistema. Seu objetivo é obter uma sequência de entrada de controle que minimize simultaneamente uma função de custo egaranta que os estados do sistema e as entradas de controle estão contidos dentro das restrições para um sistema sujeito à pior das perturbações dentro de um conjunto admissível de incertezas. Pesquisas voltadas para veículos autônomos ganharam crescente interesse nos últimos anos, tanto da indústria automobilística quanto da comunidade acadêmica. Um aspecto essencial no projeto de sistemas de controle automotivo é a garantia de estabilidade e desempenho do controlador dentro de todo o envelope operacional ao qual ele foi projetado para operar. No caso de veículos autônomos, onde não há motoristas humanos para lidar com casos de falha do sistema, é de suma importância assegurar as operações seguras do sistema de controle e sua capacidade de evitar a saturação dos limites de manuseio do veículo. Nesta tese, propomos abordagens GCC para sistemas lineares restritos e irrestritos, sujeitos a incertezas estruturadas contidas por norma e apresentamos a aplicação de tais controladores ao problema de controle lateral de veículos autônomos até os limites de saturação dos pneus.
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2019
- Data da defesa: 15.04.2019
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
MASSERA FILHO, Carlos Alberto de Magalhães. Guaranteed cost model predictive control approaches for linear systems subject to multiplicative uncertainties with applications to autonomous vehicles. 2019. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2019. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-23082019-154324/. Acesso em: 20 fev. 2026. -
APA
Massera Filho, C. A. de M. (2019). Guaranteed cost model predictive control approaches for linear systems subject to multiplicative uncertainties with applications to autonomous vehicles (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-23082019-154324/ -
NLM
Massera Filho CA de M. Guaranteed cost model predictive control approaches for linear systems subject to multiplicative uncertainties with applications to autonomous vehicles [Internet]. 2019 ;[citado 2026 fev. 20 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-23082019-154324/ -
Vancouver
Massera Filho CA de M. Guaranteed cost model predictive control approaches for linear systems subject to multiplicative uncertainties with applications to autonomous vehicles [Internet]. 2019 ;[citado 2026 fev. 20 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-23082019-154324/
Informações sobre o DOI: 10.11606/T.55.2019.tde-23082019-154324 (Fonte: oaDOI API)
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