Estimados<\/p>\n\n\n\n
por este medio los invitamos al seminario que se dictar\u00e1 este pr\u00f3ximo VIERNES 12 de DICIEMBRE de 2025, a las 18h.
TITULO: Planificaci\u00f3n y Control de Formaci\u00f3n de Robots. Aplicaci\u00f3n a Robots Terrestres y A\u00e9reos.
DISERTANTE: Magister Ing. Carlos A. Vacca Sisterna, del Instituto de Autom\u00e1tica, Facultad de Ingenier\u00eda de la Universidad Nacional de San Juan
FECHA: Viernes 12 de Diciembre de 2025, 18:00h
LUGAR: Sala de Conferencias del Instituto de Autom\u00e1tica
RESUMEN:
El desarrollo de veh\u00edculos aut\u00f3nomos est\u00e1 configurando el futuro del transporte. Para desplegar esta tecnolog\u00eda es esencial contar con controladores de movimiento de alto rendimiento, capaces de seguir trayectorias en diversos entornos y resistir diferentes tipos de perturbaciones.
Un veh\u00edculo aut\u00f3nomo se distingue por la conexi\u00f3n inteligente entre las operaciones de navegaci\u00f3n y acci\u00f3n, lo que define su comportamiento y le permite alcanzar los objetivos programados, como el seguimiento de trayectorias, a pesar de las incertidumbres inherentes a sus caracter\u00edsticas.
Esta tesis se centra en el seguimiento de trayectorias para veh\u00edculos aut\u00f3nomos, con el objetivo de desarrollar un controlador inteligente que sea inmune a perturbaciones externas y din\u00e1micas no modeladas acotadas. La tarea se ha dividido en el modelado de diferentes tipos de veh\u00edculos: robots m\u00f3viles, veh\u00edculos a\u00e9reos aut\u00f3nomos y nav\u00edos, abarcando tanto la cinem\u00e1tica como la din\u00e1mica del veh\u00edculo. La estrategia de control se basa en modelos y en el control inteligente.
En la primera parte de la tesis, se presentan los fundamentos te\u00f3ricos y se revisan diversas t\u00e9cnicas de control no lineal e inteligente, aplicables a sistemas no lineales complejos donde los m\u00e9todos de la teor\u00eda de control lineal no son eficaces. Estas t\u00e9cnicas son adecuadas para la identificaci\u00f3n de par\u00e1metros de control, ya que el control inteligente permite identificar par\u00e1metros incluso cuando la estructura de la ley de control est\u00e1 definida pero sus par\u00e1metros o parte de su din\u00e1mica son desconocidos.
La segunda parte de la tesis descompone el problema de control de cada tipo de veh\u00edculo en controladores cinem\u00e1ticos y din\u00e1micos, basados en sus modelos espec\u00edficos. La principal contribuci\u00f3n de esta tesis es la formulaci\u00f3n de controladores de seguimiento de trayectorias que minimizan el error de seguimiento, utilizando un enfoque de dise\u00f1o unificado mediante m\u00e9todos de espacio de estados. Se compara el rendimiento de estrategias de control basadas en Control Adaptativo (Adaptive Control) y control neuronal adaptable utilizando superficies deslizantes (NA-SMC). Tambi\u00e9n se analiza la estructura del control basado en \u00e1lgebra lineal (LABC), estableciendo un v\u00ednculo entre el dise\u00f1o de control cl\u00e1sico y los enfoques modernos de control inteligente.
En esta secci\u00f3n de la tesis tambi\u00e9n se presentan los resultados de pruebas en diversos entornos y simulaciones con diferentes tipos de veh\u00edculos, considerando variaciones en su din\u00e1mica y la acci\u00f3n de din\u00e1micas no modeladas. La viabilidad de las diferentes estrategias de control se demuestra a trav\u00e9s de resultados tanto de simulaci\u00f3n como de experimentos, seg\u00fan corresponda
Esperamos contar con su presencia
Saludos,
Santiago Tosetti
Instituto de Autom\u00e1tica
UNSJ – CONICET<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"