The objective of this thesis is to develop navigation and guidance algorithms for autonomous terrestrial vehicles. To do this, two essential components are required: i) an estimation system, which allows to know the position and orientation of the vehicle, and ii) a control system, which allows to control the position and orientation of the vehicle.
In the case of the estimation problem, we calculate the estimates of the states and parameters of the system from noisy measurements obtained from the sensors available in the vehicle, while in the case of the control problem, we calculate the control actions which must run each of the actuators to follow a predefined path. Physical limits on the behaviour of vehicles, sensors and actuators can be modelled as constraints.
Moving horizon methods are based on the solution of an explicit optimization problem at every sample instant. For this reason, they are able to incorporate system constraint information into the design stage and thus provide a unified theoretical framework for estimation and control of constrained systems.
In this thesis, three main topics have been studied: i) Moving horizon estimation with restrictions and adaptive approximation of the arrival cost. ii) Model predictive control for nonlinear systems, based on the linearization of nonlinear systems along a predefined path. iii) Control of multiple vehicles using distributed control algorithms based on dynamic games, with agents that solve the decentralized problem equivalent to the centralized problem in a network environment.
El objetivo de esta tesis es desarrollar algoritmos de navegación y guiado para vehículos autónomos terrestres. Para ello, son necesarios dos componentes: i) un sistema de estimación, que permita saber la posición y orientación del vehículo, y ii) un sistema de control, que permita controlar dicha posición y orientación.
En el caso del problema de estimación, se calculan los estimados de los estados y parámetros del sistema a partir de mediciones ruidosas obtenidas de los sensores disponibles en el vehículo, mientras que en el caso del problema de control, se calculan las acciones de control a ejecutar por cada actuador para seguir una trayectoria predefinida. Los límites en el comportamiento de los vehículos, los sensores y los actuadores pueden ser modelados como restricciones.
Los métodos de horizonte móvil se basan en la solución de un problema de optimización explícito a cada instante de muestreo. Por ello, pueden incorporar información de las restricciones del sistema en la etapa de diseño y de esta forma, proveen un marco teórico unificado para la estimación y el control de sistemas con restricciones.
En esta tesis se estudiaron tres temas principales: i) Estimación de horizonte móvil con restricciones y aproximación adaptativa del costo de arribo. ii) Control predictivo para sistemas no lineales, basado en la linealización del sistema a lo largo de una trayectoria predefinida. iii) Control de múltiples vehículos utilizando algoritmos de control distribuido basados en juegos dinámicos, con agentes que resuelven el problema descentralizado equivalente al problema centralizado en un entorno de red.