Diseño de una fusión sensorial bifrecuencia para control remoto de un robot no holonómico

Abstract

[ES] Las redes poseen cada vez una mayor cantidad de información y de datos, lo que provoca sobrecargas de estas y pérdidas de paquetes. Es por ello por lo que las empresas buscan maneras de ahorrar ancho de banda de la red para una menor pérdida de información. El principal objetivo de la utilización de un filtro de Kalman extendido bifrecuencia en este proyecto es precisamente ese, ahorrar capacidad de la red en el envío de información desde los sensores y reducir el posible uso de baterías en los dispositivos de sensorización, manteniendo unas prestaciones de control satisfactorias.

Para alcanzar ese objetivo, en un control convencional se podría aumentar en gran medida el periodo de muestreo, pero por el contrario podría verse empeorado el seguimiento de la trayectoria del robot. La inclusión de un filtro de Kalman extendido bifrecuencia permitiría recuperar prestaciones de control, al ser capaz de calcular de manera aproximada la posición que tendrá el robot durante el tiempo que no vuelva a recibir una actualización sobre la posición real.

En primer lugar, se hace una revisión bibliográfica para explicar el diseño del filtro y las herramientas de control utilizadas durante los ensayos. Una vez explicada la base teórica, los primeros experimentos se centran en encontrar los mejores sensores para realizar el control de la trayectoria del robot, entre los que se encuentran: cámara cenital, encoders de cuadratura, sistema de balizas y sensor de posición.

Finalmente, los siguientes ensayos se basan en alcanzar el objetivo principal del proyecto, comprobar si el diseño del filtro es correcto y si el vehículo es capaz de seguir la ruta deseada de manera adecuada al aumentar el periodo de muestreo de los sensores.

[EN] Networks have an increasing amount of information and data, which causes network overload and packet loss. That is why companies are looking for ways to save network bandwidth for less data loss. The main objective of using a dual rate extended Kalman filter in this project is precisely that, to save network capacity in sending information from the sensors and reduce the possible use of batteries in sensor devices, while maintaining satisfactory control performance.

To achieve this goal, in a conventional control, the sampling period could be greatly increased, but the tracking of the robot¿s trajectory could nevertheless be worsened. The inclusion of a dual rate extended Kalman filter would allow to recover control performance, by being able to calculate approximately the position that the robot will have during the time that it does not receive an update on the real position.

First, a literatura review is made to explain the design and the control tools used during the tests. Once the theoretical basis has been explained, the first experiments focus on finding the best sensors to control the robot's trajectory, among which are: zenithal camera, quadrature encoders, beacon system and position sensor.

Finally, the following tests are based on achieving the main objective of the project, to check if the filter design is correct and if the vehicle is able to follow the desired route properly by increasing the sampling period of the sensors.