60 resultados para Autonomous vehicle


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In this study, energy production for autonomous underwater vehicles is investigated. This project is part of a bigger project called TURTLE. The autonomous vehicles perform oceanic researches at seabed for which they are intended to be kept operational underwater for several months. In order to ful l a long-term underwater condition, powerful batteries are combined with \micro- scale" energy production on the spot. This work tends to develop a system that generates power up to a maximum of 30 W. Latter energy harvesting structure consists basically of a turbine combined with a generator and low-power electronics to adjust the achieved voltage to a required battery charger voltage. Every component is examined separately hence an optimum can be de ned for all, and subsequently also an overall optimum. Di erent design parameters as e.g. number of blades, solidity ratio and cross-section area are compared for di erent turbines, in order to see what is the most feasible type. Further, a generator is chosen by studying how ux distributions might be adjusted to low velocities, and how cogging torque can be excluded by adapted designs. Low-power electronics are con gured in order to convert and stabilize heavily varying three-phase voltages to a constant, recti ed voltage which is usable for battery storage. Clearly, di erent component parameters as maximum power and torque are matched here to increase the overall power generation. Furthermore an overall maximum power is set up for achieving a maximum power ow at load side. Due to among others typical low velocities of about 0.1 to 0.5 m/s, and constructing limits of the prototype, the vast range of components is restricted to only a few that could be used. Hence, a helical turbine is combined in a direct drive mode to a coreless-stator axial- ux permanent-magnet generator, from which the output voltage is adjusted subsequently by a recti er, impedance matching unit, upconverter circuit and an overall control unit to regulate di erent component parameters. All these electronics are combined in a closed-loop design to involve positive feedback signals. Furthermore a theoretical con guration for the TURTLE vehicle is described in this work and a solution is proposed that might be implemented, for which several design tests are performable in a future study.

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The introduction of Electric Vehicles (EVs) together with the implementation of smart grids will raise new challenges to power system operators. This paper proposes a demand response program for electric vehicle users which provides the network operator with another useful resource that consists in reducing vehicles charging necessities. This demand response program enables vehicle users to get some profit by agreeing to reduce their travel necessities and minimum battery level requirements on a given period. To support network operator actions, the amount of demand response usage can be estimated using data mining techniques applied to a database containing a large set of operation scenarios. The paper includes a case study based on simulated operation scenarios that consider different operation conditions, e.g. available renewable generation, and considering a diversity of distributed resources and electric vehicles with vehicle-to-grid capacity and demand response capacity in a 33 bus distribution network.

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This paper addresses the problem of energy resources management using modern metaheuristics approaches, namely Particle Swarm Optimization (PSO), New Particle Swarm Optimization (NPSO) and Evolutionary Particle Swarm Optimization (EPSO). The addressed problem in this research paper is intended for aggregators’ use operating in a smart grid context, dealing with Distributed Generation (DG), and gridable vehicles intelligently managed on a multi-period basis according to its users’ profiles and requirements. The aggregator can also purchase additional energy from external suppliers. The paper includes a case study considering a 30 kV distribution network with one substation, 180 buses and 90 load points. The distribution network in the case study considers intense penetration of DG, including 116 units from several technologies, and one external supplier. A scenario of 6000 EVs for the given network is simulated during 24 periods, corresponding to one day. The results of the application of the PSO approaches to this case study are discussed deep in the paper.

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The smart grid concept appears as a suitable solution to guarantee the power system operation in the new electricity paradigm with electricity markets and integration of large amounts of Distributed Energy Resources (DERs). Virtual Power Player (VPP) will have a significant importance in the management of a smart grid. In the context of this new paradigm, Electric Vehicles (EVs) rise as a good available resource to be used as a DER by a VPP. This paper presents the application of the Simulated Annealing (SA) technique to solve the Energy Resource Management (ERM) of a VPP. It is also presented a new heuristic approach to intelligently handle the charge and discharge of the EVs. This heuristic process is incorporated in the SA technique, in order to improve the results of the ERM. The case study shows the results of the ERM for a 33-bus distribution network with three different EVs penetration levels, i. e., with 1000, 2000 and 3000 EVs. The results of the proposed adaptation of the SA technique are compared with a previous SA version and a deterministic technique.

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This paper proposes a simulated annealing (SA) approach to address energy resources management from the point of view of a virtual power player (VPP) operating in a smart grid. Distributed generation, demand response, and gridable vehicles are intelligently managed on a multiperiod basis according to V2G user´s profiles and requirements. Apart from using the aggregated resources, the VPP can also purchase additional energy from a set of external suppliers. The paper includes a case study for a 33 bus distribution network with 66 generators, 32 loads, and 1000 gridable vehicles. The results of the SA approach are compared with a methodology based on mixed-integer nonlinear programming. A variation of this method, using ac load flow, is also used and the results are compared with the SA solution using network simulation. The proposed SA approach proved to be able to obtain good solutions in low execution times, providing VPPs with suitable decision support for the management of a large number of distributed resources.

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This paper presents a simulator for electric vehicles in the context of smart grids and distribution networks. It aims to support network operator´s planning and operations but can be used by other entities for related studies. The paper describes the parameters supported by the current version of the Electric Vehicle Scenario Simulator (EVeSSi) tool and its current algorithm. EVeSSi enables the definition of electric vehicles scenarios on distribution networks using a built-in movement engine. The scenarios created with EVeSSi can be used by external tools (e.g., power flow) for specific analysis, for instance grid impacts. Two scenarios are briefly presented for illustration of the simulator capabilities.

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Energy resource scheduling becomes increasingly important, as the use of distributed resources is intensified and massive gridable vehicle use is envisaged. The present paper proposes a methodology for dayahead energy resource scheduling for smart grids considering the intensive use of distributed generation and of gridable vehicles, usually referred as Vehicle- o-Grid (V2G). This method considers that the energy resources are managed by a Virtual Power Player (VPP) which established contracts with V2G owners. It takes into account these contracts, the user´s requirements subjected to the VPP, and several discharge price steps. Full AC power flow calculation included in the model allows taking into account network constraints. The influence of the successive day requirements on the day-ahead optimal solution is discussed and considered in the proposed model. A case study with a 33 bus distribution network and V2G is used to illustrate the good performance of the proposed method.

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Mestrado em Engenharia Electrotécnica e de Computadores. Área de Especialização em Sistemas Autónomos

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Mestrado em Engenharia Electrotécnica e de Computadores

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Mestrado em Engenharia Electrotécnica e de Computadores.

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Esta dissertação aborda o problema de detecção e desvio de obstáculos "SAA- Sense And Avoid" em movimento para veículos aéreos. Em particular apresenta contribuições tendo em vista a obtenção de soluções para permitir a utilização de aeronaves não tripuladas em espaço aéreo não segregado e para aplicações civis. Estas contribuições caracterizam-se por: uma análise do problema de SAA em \UAV's - Unmmaned Aerial Vehicles\ civis; a definição do conceito e metodologia para o projecto deste tipo de sistemas; uma proposta de \ben- chmarking\ para o sistema SAA caracterizando um conjunto de "datasets\ adequados para a validação de métodos de detecção; respectiva validação experimental do processo e obtenção de "datasets"; a análise do estado da arte para a detecção de \Dim point features\ ; o projecto de uma arquitectura para uma solução de SAA incorporando a integração de compensação de \ego motion" e respectiva validação para um "dataset" recolhido. Tendo em vista a análise comparativa de diferentes métodos bem como a validação de soluções foi proposta a recolha de um conjunto de \datasets" de informação sensorial e de navegação. Para os mesmos foram definidos um conjunto de experiências e cenários experimentais. Foi projectado e implementado um setup experimental para a recolha dos \datasets" e realizadas experiências de recolha recorrendo a aeronaves tripuladas. O setup desenvolvido incorpora um sistema inercial de alta precisão, duas câmaras digitais sincronizadas (possibilitando análise de informa formação stereo) e um receptor GPS. As aeronaves alvo transportam um receptor GPS com logger incorporado permitindo a correlação espacial dos resultados de detecção. Com este sistema foram recolhidos dados referentes a cenários de aproximação com diferentes trajectórias e condições ambientais bem como incorporando movimento do dispositivo detector. O método proposto foi validado para os datasets recolhidos tendo-se verificado, numa análise preliminar, a detecção do obstáculo (avião ultraleve) em todas as frames para uma distância inferior a 3 km com taxas de sucesso na ordem dos 95% para distâncias entre os 3 e os 4 km. Os resultados apresentados permitem validar a arquitectura proposta para a solução do problema de SAA em veículos aéreos autónomos e abrem perspectivas muito promissoras para desenvolvimento futuro com forte impacto técnico-científico bem como sócio-economico. A incorporação de informa formação de \ego motion" permite fornecer um forte incremento em termos de desempenho.

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A crescente necessidade imposta pela gama de aplicações existentes, torna o estudo dos veículos autónomos terrestres um objecto de grande interesse na investigação. A utilização de robots móveis autónomos originou quer um incremento de eficiência e eficácia em inúmeras aplicações como permite a intervenção humana em contextos de elevado risco ou inacessibilidade. Aplicações de monitorização e segurança constituem um foco de utilização deste tipo de sistemas quer pela automatização de procedimentos quer pelos ganhos de eficiência (desde a eficiência de soluções multi-veículo à recolha e detecção de informação). Neste contexto, esta dissertação endereça o problema de concepção, o desenvolvimento e a implementação de um veículo autónomo terrestre, com ênfase na perspectiva de controlo. Este projecto surge pois no âmbito do desenvolvimento de um novo veículo terrestre no Laboratório de Sistemas Autónomos (LSA) do Instituto Superior de Engenharia do Porto (ISEP). É efectuado um levantamento de requisitos do sistema tendo por base a caracterização de aplicações de monitorização, transporte e vigilância em cenários exteriores pouco estruturados. Um estado da arte em veículos autónomos terrestres é apresentado bem como conceitos e tecnologias relevantes para o controlo deste tipo de sistemas. O problema de controlo de locomoção é abordado tendo em particular atenção o controlo de motores DC brushless. Apresenta-se o projecto do sistema de controlo do veículo, desde o controlo de tracção e direcção, ao sistema computacional de bordo responsável pelo controlo e supervisão da missão. A solução adoptada para a implementação mecânica da estrutura do veículo consiste numa plataforma de veículo todo terreno (motociclo 4X4) disponível comercialmente. O projecto e implementação do sistema de controlo de direcção para o mesmo é apresentado quer sob o ponto de vista da solução electromecânica, quer pelo subsistema de hardware de controlo embebido e respectivo software. Tendo em vista o controlo de tracção são apresentadas duas soluções. Uma passando pelo estudo e desenvolvimento de um sistema de raiz capaz de controlar motores BLDC de elevada potência, a segunda passando pela utilização de uma solução através de um controlador externo. A gestão energética do sistema é abordada através do projecto e implementação de um sistema de controlo e distribuição de energia específico. A implementação do veículo foi alcançada nas suas vertentes mecânica, de hardware e software, envolvendo a integração dos subsistemas projectados especialmente bem como a implementação do sistema computacional de bordo. São apresentados resultados de validação do controlo de locomoção básico quer em simulação quer descritos os testes e validações efectuados no veículo real. No presente trabalho, são também tiradas algumas conclusões sobre o desenvolvimento do sistema e sua implementação bem como perspectivada a sua evolução futura no contexto de missões coordenadas de múltiplos veículos robóticos.

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Neste trabalho pretende-se introduzir os conceitos associados à lógica difusa no controlo de sistemas, neste caso na área da robótica autónoma, onde é feito um enquadramento da utilização de controladores difusos na mesma. Foi desenvolvido de raiz um AGV (Autonomous Guided Vehicle) de modo a se implementar o controlador difuso, e testar o desempenho do mesmo. Uma vez que se pretende de futuro realizar melhorias e/ou evoluções optou-se por um sistema modular em que cada módulo é responsável por uma determinada tarefa. Neste trabalho existem três módulos que são responsáveis pelo controlo de velocidade, pela aquisição dos dados dos sensores e, por último, pelo controlador difuso do sistema. Após a implementação do controlador difuso, procedeu-se a testes para validar o sistema onde foram recolhidos e registados os dados provenientes dos sensores durante o funcionamento normal do robô. Este dados permitiram uma melhor análise do desempenho do robô. Verifica-se que a lógica difusa permite obter uma maior suavidade na transição de decisões, e que com o aumento do número de regras é possível tornar o sistema ainda mais suave. Deste modo, verifica-se que a lógica difusa é uma ferramenta útil e funcional para o controlo de aplicações. Como desvantagem surge a quantidade de dados associados à implementação, tais como, os universos de discurso, as funções de pertença e as regras. Ao se aumentar o número de regras de controlo do sistema existe também um aumento das funções de pertença consideradas para cada variável linguística; este facto leva a um aumento da memória necessária e da complexidade na implementação pela quantidade de dados que têm de ser tratados. A maior dificuldade no projecto de um controlador difuso encontra-se na definição das variáveis linguísticas através dos seus universos de discurso e das suas funções de pertença, pois a definição destes pode não ser a mais adequada ao contexto de controlo e torna-se necessário efectuar testes e, consequentemente, modificações à definição das funções de pertença para melhorar o desempenho do sistema. Todos os aspectos referidos são endereçados no desenvolvimento do AGV e os respectivos resultados são apresentados e analisados.

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A implementação e venda de robôs autónomos tem sido um sector que nos últimos anos tem adquirido cada vez mais quota no mercado, nomeadamente no sector militar, agrícola e da vigilância. Como tal, tem sido também de grande importância a capacidade de implementar e testar robôs por parte das entidades que os fabricam. Uma das formas que tem garantido o sucesso do desenvolvimento de robôs é a simulação prévia dos mesmos antes que estes passem a fase de produção. Sendo assim, o LSA como entidade de desenvolvimento de robôs autónomos, tem necessidade de adquirir um sistema que simule os robôs em desenvolvimento. O trabalho desta tese consiste na realização de um sistema que simule robôs autónomos terrestres de forma que se possa observar o comportamento da cinemática, dinânica e hardware dos robôs em ambiente 3D. Esta aplicação de simulação pode mais tarde ser utilizada pelo laboratório para testar missões, validar alterações de estrutura, sensores, etc. Para além disso, com recurso ao simulador Player/Stage/Gazebo testar o robô LINCE e implementar algoritmos de controlo para o mesmo. Os algoritmos de controlo implementados baseiam-se em primitivas de controlo básico para serem utilizadas pelo sistema de navegação e gerar trajectórias complexas. Os algoritmos desenvolvidos nesta tese baseiam-se nas equações cinemáticas do veículo estudado. Estes algoritmos depois de testados no simulador, poderão ser colocados no Hardware do robô. Desta forma consegue-se desenvolver algoritmos para determinado robô sem que este esteja operacional.

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This paper presents a modified Particle Swarm Optimization (PSO) methodology to solve the problem of energy resources management with high penetration of distributed generation and Electric Vehicles (EVs) with gridable capability (V2G). The objective of the day-ahead scheduling problem in this work is to minimize operation costs, namely energy costs, regarding he management of these resources in the smart grid context. The modifications applied to the PSO aimed to improve its adequacy to solve the mentioned problem. The proposed Application Specific Modified Particle Swarm Optimization (ASMPSO) includes an intelligent mechanism to adjust velocity limits during the search process, as well as self-parameterization of PSO parameters making it more user-independent. It presents better robustness and convergence characteristics compared with the tested PSO variants as well as better constraint handling. This enables its use for addressing real world large-scale problems in much shorter times than the deterministic methods, providing system operators with adequate decision support and achieving efficient resource scheduling, even when a significant number of alternative scenarios should be considered. The paper includes two realistic case studies with different penetration of gridable vehicles (1000 and 2000). The proposed methodology is about 2600 times faster than Mixed-Integer Non-Linear Programming (MINLP) reference technique, reducing the time required from 25 h to 36 s for the scenario with 2000 vehicles, with about one percent of difference in the objective function cost value.