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dc.contributor.advisorCajo Díaz, Ricardo, Director-
dc.contributor.authorSolórzano Vera, Luis Alexander-
dc.creatorESPOL. FIEC-
dc.date.accessioned2024-03-04T17:28:01Z-
dc.date.available2024-03-04T17:28:01Z-
dc.date.issued2023-
dc.identifier.citationSolórzano Vera, L. A. (2023). Diseño e Implementación de un Control Fraccionario Predictivo por Modelo para el Seguimiento de Rutas de un Robot Móvil. [Proyecto de Titulación]. ESPOL. FIEC, Guayaquil. 70p.-
dc.identifier.urihttp://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/60626-
dc.descriptionEste trabajo analiza el uso de un modelo de orden fraccional para diseñar una estrategia de control predictivo de modelo (MPC) para un robot Khepera IV. El robot Khepera IV es un robot móvil comercial que se utiliza en diversas aplicaciones, como exploración, vigilancia y educación. El modelo de orden fraccional captura la dinámica del robot Khepera IV con mayor precisión que los modelos convencionales de orden entero, lo que permite un control más preciso del movimiento del robot. El diseño del controlador MPC implica varios pasos, incluida la formulación de la función de coste, la selección del horizonte de predicción y el ajuste de los parámetros de control. La función de coste penaliza las desviaciones de la trayectoria deseada considerando las restricciones del movimiento del robot. El horizonte de predicción determina el número de pasos de tiempo futuros en el problema de optimización, equilibrando el equilibrio entre la eficiencia computacional y el rendimiento del control. Los parámetros de control se ajustan para optimizar el rendimiento del controlador en diferentes condiciones de funcionamiento. El modelo de orden fraccional se construye utilizando la caja de herramientas FOMCON en MATLAB, la cual permite modelar y simular sistemas de orden fraccional utilizando una interfaz de fácil uso. El controlador MPC se implementa desarrollando una función de costo con un operador de orden fraccional para minimizar la diferencia entre la trayectoria deseada y la predicción. El rendimiento del controlador MPC se evalúa a través de estudios de simulación, donde el robot sigue una trayectoria predefinida mientras evita obstáculos. Los resultados muestran que el controlador MPC que usa el modelo de orden fraccional supera a los controladores convencionales de orden entero, logrando un control de movimiento más suave y preciso. El enfoque propuesto proporciona un marco prometedor para el diseño de controladores MPC para robots móviles, con aplicaciones potenciales en robótica, automatización e ingeniería de control. Palabras Clave: Modelo de Orden Fraccional, Modelo de Control Predictivo, Robots Móviles, Sistemas de Control.-
dc.formatapplication/pdf-
dc.format.extent70 página-
dc.language.isospa-
dc.publisherESPOL. FIEC-
dc.rightsopenAccess-
dc.subjectModelo de Orden Fraccional-
dc.subjectModelo de Control Predictivo-
dc.subjectRobots Móviles-
dc.subjectSistemas de Control-
dc.titleDiseño e Implementación de un Control Fraccionario Predictivo por Modelo para el Seguimiento de Rutas de un Robot Móvil-
dc.typeMagister en Automatización y Control Industrial-
dc.identifier.codigoespolT-114118-
dc.description.cityGuayaquil-
dc.description.degreeEscuela Superior Politécnica del Litoral-
dc.identifier.codigoproyectointegradorFIEC-POSTG042-
dc.description.abstractenglishThis work discusses using a fractional order model to design a Model Predictive Control (MPC) strategy for a commercial robotic platform named Khepera IV. This robot is used in several applications: surveillance, exploration, and education. A fractional-order model captures the dynamics of the Khepera IV robot more accurately than conventional integerorder models, enabling more precise control of the robot's motion. The MPC controller's design encompasses various phases, such as defining the cost function, choosing the prediction horizon, and fine-tuning the control parameters. Considering the robot's motion limits, the cost function imposes penalties for straying from the target trajectory. The prediction horizon sets the count of upcoming time steps for optimisation, weighing the balance between computational speed and control quality. The control parameters are modified to optimise the controller functions across diverse operational scenarios. The fractional order model is built using the FOMCON toolbox in MATLAB, offering an intuitive platform for modelling and simulating fractional order systems. The MPC controller is realised by crafting a cost function incorporating a fractional order operator. This aims to reduce the discrepancy between the targeted and forecasted trajectory. The efficacy of the MPC controller is assessed via simulation tests, where the robot's objective is to adhere to a set trajectory and dodge obstacles. The findings indicate that when utilising the fractional order model, the MPC controller surpasses the traditional integer-order controllers, delivering a more seamless and precise movement control. This suggested method offers an encouraging blueprint for crafting MPC controllers for mobile robots, holding potential use in fields like robotics, automation, and control engineering. Keywords: Fractional Order Model, Model Predictive Control, Mobile Robots, Control Systems.-
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