980 resultados para Control electrónico


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Tesis (Maestría en Ciencias de la Ingeniería Eléctrica con Especialidad en Control) U.A.N.L.

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Tesis (Maestría en Ciencias de la Ingeniería Eléctrica con Especialidad en Potencia) - U.A.N.L, 1997

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Tesis (Maestría en Ciencias en Ingeniería Eléctrica con Especialidad en Control) U.A.N.L.

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Tesis (Doctor en Ciencias de la Ingeniería Eléctrica con Especialidad en Control) U.A.N.L. Facultad de Ingeniería Mecánica y Eléctrica.

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Hoy en día, el desarrollo tecnológico en el campo de los sistemas inteligentes de transporte (ITS por sus siglas en inglés) ha permitido dotar a los vehículos con diversos sistemas de ayuda a la conducción (ADAS, del inglés advanced driver assistance system), mejorando la experiencia y seguridad de los pasajeros, en especial del conductor. La mayor parte de estos sistemas están pensados para advertir al conductor sobre ciertas situaciones de riesgo, como la salida involuntaria del carril o la proximidad de obstáculos en el camino. No obstante, también podemos encontrar sistemas que van un paso más allá y son capaces de cooperar con el conductor en el control del vehículo o incluso relegarlos de algunas tareas tediosas. Es en este último grupo donde se encuentran los sistemas de control electrónico de estabilidad (ESP - Electronic Stability Program), el antibloqueo de frenos (ABS - Anti-lock Braking System), el control de crucero (CC - Cruise Control) y los más recientes sistemas de aparcamiento asistido. Continuando con esta línea de desarrollo, el paso siguiente consiste en la supresión del conductor humano, desarrollando sistemas que sean capaces de conducir un vehículo de forma autónoma y con un rendimiento superior al del conductor. En este trabajo se presenta, en primer lugar, una arquitectura de control para la automatización de vehículos. Esta se compone de distintos componentes de hardware y software, agrupados de acuerdo a su función principal. El diseño de la arquitectura parte del trabajo previo desarrollado por el Programa AUTOPIA, aunque introduce notables aportaciones en cuanto a la eficiencia, robustez y escalabilidad del sistema. Ahondando un poco más en detalle, debemos resaltar el desarrollo de un algoritmo de localización basado en enjambres de partículas. Este está planteado como un método de filtrado y fusión de la información obtenida a partir de los distintos sensores embarcados en el vehículo, entre los que encontramos un receptor GPS (Global Positioning System), unidades de medición inercial (IMU – Inertial Measurement Unit) e información tomada directamente de los sensores embarcados por el fabricante, como la velocidad de las ruedas y posición del volante. Gracias a este método se ha conseguido resolver el problema de la localización, indispensable para el desarrollo de sistemas de conducción autónoma. Continuando con el trabajo de investigación, se ha estudiado la viabilidad de la aplicación de técnicas de aprendizaje y adaptación al diseño de controladores para el vehículo. Como punto de partida se emplea el método de Q-learning para la generación de un controlador borroso lateral sin ningún tipo de conocimiento previo. Posteriormente se presenta un método de ajuste on-line para la adaptación del control longitudinal ante perturbaciones impredecibles del entorno, como lo son los cambios en la inclinación del camino, fricción de las ruedas o peso de los ocupantes. Para finalizar, se presentan los resultados obtenidos durante un experimento de conducción autónoma en carreteras reales, el cual se llevó a cabo en el mes de Junio de 2012 desde la población de San Lorenzo de El Escorial hasta las instalaciones del Centro de Automática y Robótica (CAR) en Arganda del Rey. El principal objetivo tras esta demostración fue validar el funcionamiento, robustez y capacidad de la arquitectura propuesta para afrontar el problema de la conducción autónoma, bajo condiciones mucho más reales a las que se pueden alcanzar en las instalaciones de prueba. ABSTRACT Nowadays, the technological advances in the Intelligent Transportation Systems (ITS) field have led the development of several driving assistance systems (ADAS). These solutions are designed to improve the experience and security of all the passengers, especially the driver. For most of these systems, the main goal is to warn drivers about unexpected circumstances leading to risk situations such as involuntary lane departure or proximity to other vehicles. However, other ADAS go a step further, being able to cooperate with the driver in the control of the vehicle, or even overriding it on some tasks. Examples of this kind of systems are the anti-lock braking system (ABS), cruise control (CC) and the recently commercialised assisted parking systems. Within this research line, the next step is the development of systems able to replace the human drivers, improving the control and therefore, the safety and reliability of the vehicles. First of all, this dissertation presents a control architecture design for autonomous driving. It is made up of several hardware and software components, grouped according to their main function. The design of this architecture is based on the previous works carried out by the AUTOPIA Program, although notable improvements have been made regarding the efficiency, robustness and scalability of the system. It is also remarkable the work made on the development of a location algorithm for vehicles. The proposal is based on the emulation of the behaviour of biological swarms and its performance is similar to the well-known particle filters. The developed method combines information obtained from different sensors, including GPS, inertial measurement unit (IMU), and data from the original vehicle’s sensors on-board. Through this filtering algorithm the localization problem is properly managed, which is critical for the development of autonomous driving systems. The work deals also with the fuzzy control tuning system, a very time consuming task when done manually. An analysis of learning and adaptation techniques for the development of different controllers has been made. First, the Q-learning –a reinforcement learning method– has been applied to the generation of a lateral fuzzy controller from scratch. Subsequently, the development of an adaptation method for longitudinal control is presented. With this proposal, a final cruise control controller is able to deal with unpredictable environment disturbances, such as road slope, wheel’s friction or even occupants’ weight. As a testbed for the system, an autonomous driving experiment on real roads is presented. This experiment was carried out on June 2012, driving from San Lorenzo de El Escorial up to the Center for Automation and Robotics (CAR) facilities in Arganda del Rey. The main goal of the demonstration was validating the performance, robustness and viability of the proposed architecture to deal with the problem of autonomous driving under more demanding conditions than those achieved on closed test tracks.

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Tesis (Maestría en Ciencias de Ingeniería Eléctrica, con especialidad en Electrónica) U.A.N.L.

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Tesis (Maestría en Ciencias de la Ingeniería Eléctrica con Especialidad en Electrónica) U.A.N.L.

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Tesis (Maestro en Ciencias de la Ingeniería con Especialidad en Telecomunicaciones) - Universidad Autónoma de Nuevo León, 2003

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Tesis (Maestro en Ciencias de la Ingeniería Eléctrica con Especialidad en Control ) U.A.N.L.

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Tesis ( Maestro en Ciencias de la Ingeniería Eléctrica con Especialidad en Control ) U.A.N.L.

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Como apoyo al Subsistema ECM tradicional de los sistemas de Guerra Electrónica, surge el Equipo de Seguimiento en Elevación cuyo fin es la búsqueda de la amenaza en elevación. Ante la necesidad de un mayor número de líneas entre los bloques internos de este Equipo de Seguimiento, se hace necesario el diseño de una Tarjeta de Interfaz y Control. La tarjeta se ocupará de realizar el control de datos y flujo de señales de módulos RF que componen el Equipo, haciendo de interfaz entre las Tarjetas Procesadoras y Digitalizadoras, así como entre la Tarjeta de Proceso y el Bloque de Recepción. Una vez que se haya realizado el análisis de la necesidad de controlar estas señales, estudiado las especificaciones y los requisitos funcionales del Sistema, se procederá a implementar el diseño hardware y desarrollo firmware de la Tarjeta de Interfaz y Control de un Equipo de Seguimiento en Elevación para un Subsistema ECM, que constituye el objetivo de este PFC. ABSTRACT. In order to find a threat on elevation, and as a support on the basic ECM subsystems of E-war systems, the Elevation Tracking Equipment appears. To the need of a bigger number of lines between inside blocks of this Tracking Equipment, the design of an Interface and Control Board is needed. This board will deal with the data control and with the flow of RF modules signals that set up the Equipment, and will also work as an interface between the Processing and Digitalizing Board, as well as between the Process Board and the Reception Block. Once the signal control necessity analysis has been made, and once the specifications and functional System requirements have been studied, the hardware design and the firmware development will be ran as a target of PFC.

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La aplicadora está basada en la utilización de un sistema autopropulsado de tracción mecánica, el cual dispone de un sistema de rodadura de cadenas. Sobre dicho equipo de tracción, se dispondrán de los diversos elementos necesarios para realizar la aplicación de productos fitosanitarios, como por ejemplo un equipo de pulverización, nebulización, etc. El equipo podrá ser utilizado como pulverizador, atomizador, nebulizador y sistema de distribución acoplado a una, instalación fija de productos fitosanitarios de un invernadero, controlando en todas las ocasiones la dosis aplicada sin depender del operario encargado de la aplicación. Este dispositivo presenta una alternativa más eficaz en lo referente a la uniformidad de la distribución, lo que genera una disminución en las dosis aplicadas beneficiando las condiciones de seguridad del operario y el impacto sobre el medio ambiente.

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Tesis (Maestro en Ciencias de la Ingeniería Eléctrica con Especialidad en Control) - Universidad Autónoma de Nuevo León, 2001