Estimação de Estados de um Carro-Pêndulo Invertido Usando um Algoritmo Fuzzy Adaptativo Baseado em Inovação (original) (raw)
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Lógica Fuzzy Para um Veículo Autônomo
Este relatório tem por objetivo apresentar um sistema de controle de velocidade para um veículo autônomo simpli cado considerando dois veículos trafegando em uma rodovia. O sistema foi dividido em duas etapas. Na primeira, a velocidade do veículo de interesse depende apenas da distância do veículo da frente. Na segunda, a velocidade depende também da velocidade relativa entre os dois veículos. Em ambos os casos, foram obtidos resultados satisfatórios com lógicas bem simpli cadas e um conjunto bem reduzido de regras. Foi utilizado o software MATLAB em conjunto com o Simulink para desenvolver o sistema por meio da toolbox Fuzzy bem como para simulá-lo.
Pendulo Invertido com Lógica Fuzzy
The present work deals with the study, construction and control of an inverted pendulum system using fuzzy logic embedded in a low cost microcontroller. To this end, we performed extensive research on the topic where they were shown the basics of inverted pendulum system and discussed some models of control, especially the fuzzy logic operation and applicability. We built a simple prototype for initial testing of fuzzy logic and behavior mechanisms, was later designed and built a larger plant and more robust control tests. To realize the processing, we used a microcontroller ATmega 2560 embarked on an open hardware language called ARDUINO. The program was written in C language version suitable for this type of microcontroller. The implementation of the control system to the prototype possible to analyze the performance of the controller in the plant and set it in order to get the best response. Computer simulations were used in order to assist the construction of the membership functions of fuzzy logic and comparisons were modified when the quantity of rules and pertinence. Arduino a second plate was used to perform data acquisition in real time of the plant in conjunction with Matlab. The results were satisfactory, showing that it is possible to control a complex problem such as inverted pendulum, fuzzy logic in microcontroller embedded with the same speed limits and information storage thereof.
Abakós, 2016
(PRV) é um problema clássico de Otimização Combinatória, e a principal motivação para o seu estudo e de suas variações é o alto gasto com o transporte de cargas, impactando nos preços da matéria prima e do produto final. Neste trabalho, estuda-se uma variação do PRV denominada Problema de Cobertura Multi-Veículo (PCMV) que, diferentemente das demais variações existentes na literatura, possui restrições de cobertura e natureza seletiva, além das restrições de carga nos veículos. Este trabalho propõe um algoritmo híbrido baseado em Colônia de Formigas para o PCMV que utiliza um algoritmo Variable Neighborhood Search e fundamenta-se na transformação do PCMV em um Problema de Roteamento de Veículos Capacitado, para o qual o método apresentado foi projetado. O algoritmo proposto obteve 16 novos limites primais para as 30 instâncias consideradas em um tempo computacional inferior a 21 segundos, enquanto os resultados apresentados na literatura foram encontrados em até quatro horas de execução.
Controlador Fuzzy Aplicado a Veículos Elétricos com Transmissão Variável Contínua
Resumo Este artigo propõe uma estratégia de controle de eficiência energética em veículos elétricos (VE) equipados com transmissão contínua variável (CVT -Continuously variable transmission). Esta estratégia tem como base um controlador fuzzy atuando diretamente na relação de transmissão do sistema CVT e utilizando como referência o valor de rotação do motor para máxima eficiência. Diferentemente das propostas apresentadas na literatura, este projeto desenvolveu um sistema mais preciso que otimiza a função de máxima eficiência do motor PMDC para utilizar como referência para o controlador. Todo esquema de caracterização e modelagem bem como os resultados obtidos a partir de simulações para várias situações de percurso são apresentados neste artigo.
Controle Granular Fuzzy Evolutivo Aplicado à Navegação de Veículos Inteligentes
Anais do 14º Simpósio Brasileiro de Automação Inteligente
Noúltimos anos, diversos avanços em sistemas de condução inteligentes têm sido apresentados no mundo. Um dos desdobramentos de tais avançosé a utilização de veículos inteligentes a fim de trazer mais eficiência nos transportes, melhorar a mobilidade nos grandes centros, e aumentar a segurança dos condutores e pedestres em uma via. No entanto, diversos desafios de caráter técnico e não-técnico ainda devem ser vencidos para que os veículos possam atingir níveis de autonomia elevados e se tornarem populares nas ruas. Um desses desafiosé garantir sua condução de forma segura e eficiente. Este trabalho tem como objetivo validar a utilização de uma abordagem de controle de navegação inteligente baseada em modelo fuzzy evolutivo de veículos inteligentes a partir do fluxo online de dados provenientes dos sensores embarcados no veículo. A modelagem e controle apresentados se mostraram satisfatórios para diversos casos.
Previsão Da Velocidade Do Vento Com Sistema De Inferência Neuro-Fuzzy Adaptativo
Resumo Com o advento da energia eólica, a operação de sistemas elétricos deverá dispor de modelos que forneçam previsões do montante de energia elétrica gerada nas fontes eólicas com a finalidade de proporcionar uma integração segura e econômica dos parques eólicos na programação do despacho da geração. Neste trabalho é descrita a aplicação de um sistema de inferência neuro-fuzzy adaptativo (ANFIS) na previsão de curto-prazo da velocidade do vento, o dado de entrada para a previsão da potência eólica gerada. Para ilustrar a aplicação da metodologia foram consideradas as medições anemométricas realizadas em São João do Cariri, um município situado na região central do Estado da Paraíba, onde se localiza uma das estações anemométricas do projeto SONDA (Sistema de Organização Nacional de Dados Ambientais). Palavras-chave: energia eólica, velocidade do vento, previsão, sistemas neuro-fuzzy
Um Aplicativo Inteligente Para Roteirização De Veículos
2019
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Controle de Inclinação Utilizando Lógica Fuzzy
CURITIBA 2010 iii AGRADECIMENTOS Agradeço primeiramente à minha família, que sempre me apoio em todos os sentidos e em todos os momentos de minha vida, sejam eles bons ou ruins. Agradeço também ao professor Gideon pelos conselhos, suporte e disponibilidade para me ajudar durante o desenvolvimento deste trabalho. Por fim, gostaria também de agradecer a todos os colegas de trabalho e estudo que me incentivaram durante todo o processo. iv RESUMO O presente trabalho trata do desenvolvimento de um controlador a ser utilizado em veículos aéreos não tripulados do tipo quadrirotor, dando ênfase à criação de um sistema de baixo custo. Primeiramente, são detalhados os conceitos gerais relacionados a este tipo de aeronave, que em seguida são utilizados para desenvolver um modelo matemático do comportamento dinâmico de um quadrirotor. Em seguida são explicados os conceitos da teoria de controle fuzzy envolvidos no desenvolvimento do método apresentado, seguidos pelo método em si. Baseado no modelo matemático foi desenvolvido simulador utilizando a ferramenta Simulink do Matlab, utilizado para validar o método de controle desenvolvido. Por fim, as ferramentas necessárias para a construção de um protótipo baseado no modelo são apresentadas.