State estimation and autonomous control of heavy-duty vehicles: a Markovian approach (2021)
- Authors:
- Autor USP: MARCOS, LUCAS BARBOSA - EESC
- Unidade: EESC
- Sigla do Departamento: SEL
- DOI: 10.11606/T.18.2021.tde-27052022-100628
- Subjects: PROCESSOS DE MARKOV; VEÍCULOS AUTÔNOMOS; FILTRAÇÃO; VEÍCULOS DE CARGA; CONTROLE (TEORIA DE SISTEMAS E CONTROLE)
- Keywords: Veículos rodoviários
- Language: Inglês
- Abstract: Nos últimos anos, houve uma melhoria significativa na tecnologia de veículos autônomos. No entanto, muitos desafios permanecem pela frente. Por exemplo, o controle autônomo de veículos pesados ainda é um problema, porque exige robustez suficiente para suportar enormes variações da carga transportada. Além disso, ainda existem desafios quanto à estimativa de estado. Por exemplo, quanto à torção nos semieixos: mesmo sendo uma variável fundamental na dinâmica do veículo, é difícil de ser medida ou estimada devido à necessidade de encoders de alta precisão ou devido a erros em estimativas por integração. Além disso, a mudança de marchas do veículo afeta a estimativa de estado e o controle autônomo, uma vez que altera de forma abrupta a dinâmica da cadeia cinemática. Outra questão é a influência do declive da estrada, que perturba o sistema, e pode ou não ser medido. Esta tese propõe técnicas robustas de sistemas lineares discretos sujeitos a saltos Markovianos para estimar a torção nos semieixos e obter o controle longitudinal autônomo do veículo por meio de sua cadeia cinemática. As técnicas serão aplicadas em duas situações: com informações disponíveis sobre a inclinação da estrada e com a inclinação da pista desconhecida. Os algoritmos são testados em um caminhão sem caçamba. Os experimentos mostram que o estimador fornece resultados online tão precisos quanto os métodos de estimativa off-line, especialmente quando o declive da estrada é conhecido. O filtro proposto consegueestimar a torção mesmo em cenários de alta incerteza da planta, em que um filtro baseado em LMI só encontra uma solução altamente oscilatória. Além disso, o controlador recursivo proposto supera seu análogo baseado em LMI em termos de erro de rastreamento, e é capaz de completar a volta de testes em cenários nos quais a versão nominal baseada em LMI é incapaz
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2021
- Data da defesa: 30.08.2021
- Status:
- Artigo publicado em periódico de acesso aberto (Gold Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão publicada (Published version)
- Acessar versão aberta:
-
ABNT
MARCOS, Lucas Barbosa. State estimation and autonomous control of heavy-duty vehicles: a Markovian approach. 2021. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2021. Disponível em: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18153/tde-27052022-100628/. Acesso em: 01 abr. 2026. -
APA
Marcos, L. B. (2021). State estimation and autonomous control of heavy-duty vehicles: a Markovian approach (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18153/tde-27052022-100628/ -
NLM
Marcos LB. State estimation and autonomous control of heavy-duty vehicles: a Markovian approach [Internet]. 2021 ;[citado 2026 abr. 01 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18153/tde-27052022-100628/ -
Vancouver
Marcos LB. State estimation and autonomous control of heavy-duty vehicles: a Markovian approach [Internet]. 2021 ;[citado 2026 abr. 01 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18153/tde-27052022-100628/ - Controle de sistemas lineares sujeitos a saltos Markovianos aplicado em veículos autônomos
- Markovian filtering for driveshaft torsion estimation in heavy vehicles
- Robust path-following control for articulated heavy-duty vehicles
- Regulation of uncertain markov jump linear systems with application on automotive powertrain control
- Longitudinal control of self-driving heavy-duty vehicles: a robust Markovian approach
- Polytopic robust distributed Kalman consensus filter for sensor networks
- Robust path-following control design of heavy vehicles based on multiobjective evolutionary optimization
- Mode-independent regulator for polytopic Markov jump linear systems
- Robust Kalman filtering for systems subject to polytopic uncertainties
- Robust regulation of Markov jump linear systems with uncertain polytopic transition probabilities
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