Amazing Reversing
We proudly present our own control algorithm for reversing movement of the system consisting of a truck with three trailors connected as articulated links. The problem itself is strongly nonlinear, unstable, underactuated and thus very difficult and interesting at the same time. The LQR optimal control which is used here is one of advanced algorithms introduced in master's degree and doctoral degree at the Department of Cybernetics and Biomedical Engineering. The system of articulated vehicles is an excellent example where many of various control algorithms for nonlinear systems can be deployed. The control design uses the 2-DOF control scheme containing a feed-forward and a feedback control part incorporated in one control loop. We used modern techniques during the design, from MIL to PIL simulations first, then moving to the deployment on a real HW setup.
The feed-forward term uses the reference control and reference trajectory planning computed as a result of the solution of the optimal control problem (OCP). The continuous OCP is first discretized by a direct collocation method to the form of a nonlinear programming problem (NLP) and solved by NLP solver. We consider a minimum-energy control input as an objective function during the trajectory planning. The feedback term is a LQR time-varying controller that takes care of the trajectory tracking i.e. stabilization of the current trajectories around the reference trajectories. The real setup is equipped with the Raspberry Pi plus the Monarco HAT I/O board hosting the REXYGEN control system that takes of running the algorithms in real-time. The entire solution is partly result of the cooperation between VSB-TUO, Department of Cybernetics and Biomedical Engineering, and the Department of Cybernetics of the Faculty of Applied Sciences at the University of West Bohemia (UWB) in Pilsen, mainly in terms of construction of the HW setup. However, the control algorithms are the current result of dissertation topic being currently solved here at VSB-TUO, Department of Cybernetics and Biomedical Engineering, with estimated submission and defense by 2024. The final version of the control algorithms will make it possible to avoid the obstacles on the way.
Tahač se třemi přívěsy (Amazing Reversing)
S hrdostí zde představujeme náš vlastní řídicí algoritmus pro řízení reverzního pohybu soustavy tahače se třemi přívěsy připojenými klouby. Samotný problém je silně nelineární, nestabilní, podaktuovaný a tím i velmi obtížný a zajímavý zároveň. Optimální řízení typu LQR, které je zde použito, je jedním z pokročilých algoritmů zavedených ve výuce v magisterském a doktorském studiu na Katedře kybernetiky a biomedicínského inženýrství. Soustava kloubových vozidel je vynikajícím příkladem, kde lze nasadit mnoho různých řídicích algoritmů pro nelineární systémy. Návrh řízení využívá schéma se dvěma stupni volnosti (2-DOF) obsahující dopřednou a zpětnovazební řídicí část začleněnou do jedné řídicí smyčky. Při návrhu jsme použili moderní techniky, nejprve od MIL až po PIL simulace, poté jsme přešli k nasazení na reálném HW nastavení.
Dopředný člen používá referenční řízení a referenční trajektorie vypočítané jako výsledek řešení problému optimálního řízení (OCP). Spojitý OCP je nejprve diskretizován metodou přímé kolokace do podoby problému nelineárního programování (NLP) a řešen NLP řešičem. Kritériem v účelové funkci použité při plánování trajektorií je řízení s minimální energií. Zpětnovazebním členem je časově proměnný LQR regulátor, který se stará o sledování trajektorií, tj. o stabilizaci skutečných trajektorií okolo referenčních. Reálné zařízení je vybaveno minipočítačem Raspberry Pi a průmyslovou vstupně-
výstupní deskou Monarco HAT hostující řídicí systém REXYGEN, který zajišťuje běh algoritmů v reálném čase. Celé řešení je částečně výsledkem spolupráce VŠB-TUO, Katedry kybernetiky a biomedicínského inženýrství, a Katedry kybernetiky Fakulty aplikovaných věd Západočeské univerzity (ZČU) v Plzni, a to především v oblasti konstrukce HW zařízení. Řídicí algoritmy jsou však aktuálním výsledkem řešení disertačního tématu realizovaného zde na VŠB-TUO, na Katedře kybernetiky a biomedicínského inženýrství, s předpokladem odevzdání a obhájení do roku 2024. Finální verze řídicích algoritmů bude také umožňovat vyhýbat se překážkám na cestě.
21 июн 2022
