dc.contributor.advisor | Estupiñán Escalante, Enrique | |
dc.contributor.author | Rivera Simanca, Juan Sebastian | |
dc.date.accessioned | 2024-07-17T15:52:32Z | |
dc.date.available | 2024-07-17T15:52:32Z | |
dc.date.issued | 2024 | |
dc.identifier.uri | https://repositorio.escuelaing.edu.co/handle/001/3178 | |
dc.description | The repository contains the data obtained in practice, as well as the codes for trajectory and speed control in C, Python and MATLAB. Additionally, test results and system operation are included. | eng |
dc.description | En el repositorio se encuentran los datos obtenidos en la práctica, así como los códigos para el control de trayectoria y velocidad en C, Python y MATLAB. Además, se incluyen los resultados de las pruebas y el funcionamiento del sistema. | spa |
dc.description.abstract | The challenge of incorporating vision into autonomous vehicles through traditional processing has been a development topic for many years. One of the tasks is to improve the accuracy of depth estimation. This project aims to implement these vision tasks, which include QR identification, color detection and line tracking, using the OpenMv H7 and an ESP WROOM 32 microprocessor being master and slave respectively. By executing trajectory control on the Open MV H7 and speed control on the ESP WROOM 32, this approach demonstrates that accurate visual perception for autonomous vehicles can potentially be realized using affordable and accessible computing hardware. | eng |
dc.description.abstract | El desafío de incorporar visión en vehículos autónomos a través del procesamiento tradicional ha sido un tema de desarrolo durante numerosos años. Una de las tareas es mejorar la precisión de la estimación de profundidad. Este proyecto tiene como objetivo implementar estas tareas de visión, en la cual se incluyen la identifición de QR, Detección de color y seguimiendo de lineas, Utilizando la OpenMv H7 y un microprocesador ESP WROOM 32 siendo maestro y esclavo respectivamente. Al ejercutar el control de trayectoria en la Open MV H7 y el control de velocidad en la ESP WROOM 32, este enfoque demuestra que potencialmente se puede realizar un percepción visual precisas para vehículos autónomos utilizando hardware informatico asequible y accesible. | spa |
dc.description.tableofcontents | Introducción
Objetivos
General
Específicos
Marco referencial
Diseño de Controladores de Velocidad
Criterio de elección para los controladores de velocidad
Metodología
Descripción del hardware Open MV H7
Identificación de planta de primer y segundo orden
Identificación del sistema
Diseño y Simulación de Contoladores
Parametros de diseño
Controlador de posicionamiento implementado en la Open MV
Diseño de Controladores de Velocidad
PID (ziegler nichols). y PID (Cohen-Coon).
LQR.
Retroalimentación de estados.
FUZZY
Implementación
Comportamiento de la cámara en el control de trayectoria
Comunicación entre la OpenMv y la ESP32
I2C con OpenMV
I2C con ESP32
Sensor VL53L0X y Puentes de convertidor TIPO BUCK
Implementación del controlador de velocidad
Resultados
PID \textit{ziegler nichols}
PID (Coheen-Coon).
LQR
Retroalimentación de estados
Prototipo Final
Analisis de Resultados
Conclusiones
Trabajos Futuros
Anexo A | spa |
dc.description.tableofcontents | Introduction
Goals
General
Specific
Reference frame
Speed Controller Design
Selection criteria for speed controllers
Methodology
Open MV H7 Hardware Description
First and second order plant identification
System identification
Controller Design and Simulation
Design parameters
Positioning controller implemented in Open MV
Speed Controller Design
PID (Ziegler Nicholas). and PID (Cohen-Coon).
LQR.
Status feedback.
FUZZY
Implementation
Camera behavior in trajectory control
Communication between OpenMv and ESP32
I2C with OpenMV
I2C with ESP32
VL53L0X Sensor and BUCK TYPE Converter Bridges
Speed controller implementation
Results
PID \textit{ziegler nichols}
PID (Coheen-Coon).
LQR
Status feedback
Final Prototype
Analysis of results
Conclusions
Future Jobs
Annex A | eng |
dc.format.extent | 14 páginas | spa |
dc.format.mimetype | application/pdf | spa |
dc.language.iso | spa | spa |
dc.publisher | Escuela Colombiana de Ingeniería | spa |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ | spa |
dc.title | Control de seguimiento de trayectoria y control de velocidad del motor BLDC de un vehículo autónomo a escala-VAE | spa |
dc.title.alternative | Trajectory Tracking Control and Speed Control of the BLDC Motor of a Scale Autonomous Vehicle - VAE | eng |
dc.type | Trabajo de grado - Pregrado | spa |
dc.type.version | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | spa |
oaire.accessrights | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 | spa |
oaire.version | http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 | spa |
dc.description.degreelevel | Pregrado | spa |
dc.description.degreename | Ingeniero(a) Electrónico(a) | spa |
dc.description.technicalinfo | El vehículo autónomo realiza un control de trayectoria mediante una OpenMV H7, la cual identifica la trayectoria y envía un pulso a los servos para ajustar la dirección. Se establece una comunicación I2C con la ESP WROOM 32, que se encarga de controlar la velocidad. En esta se encuentran programados los controladores diseñados, simulados e implementados en MATLAB. | spa |
dc.description.technicalinfo | The autonomous vehicle performs trajectory control using an OpenMV H7, which identifies the trajectory and sends a pulse to the servos to adjust the direction. An I2C communication is established with the ESP WROOM 32, which is responsible for controlling the speed. In this, the controllers designed, simulated and implemented in MATLAB are programmed. | eng |
dc.identifier.url | | |
dc.identifier.url | https://catalogo-intra.escuelaing.edu.co/cgi-bin/koha/catalogue/detail.pl?biblionumber=23793 | |
dc.publisher.place | Bogotá | spa |
dc.publisher.program | Ingeniería Electrónica | spa |
dc.relation.indexed | LaReferencia | spa |
dc.relation.references | Soto, E. (2022). Control de trayectoria para un vehículo autónomo a escala. Escuela Colombiana de Ingeniería. https://repositorio.escuelaing.edu.co/handle/001/2033 | spa |
dc.relation.references | Torres Castillo, C. (2023). Procesamiento de imágenes y algoritmos para la visión de un vehículo autónomo a escala, mediante una camara estereoscopica. https: //repositorio.escuelaing.edu.co/handle/001/2211 | spa |
dc.relation.references | Kwabena Agyeman. (2017). Linear Regression Line Following. https://openmv.io/blogs/news/linear-regression-line-following | spa |
dc.relation.references | controlautomaticoeducacion. (2019). Metodo Cohen y Coon de Sintonıa para Controles PID. https://controlautomaticoeducacion. com/control-realimentado/cohen-coon/ | spa |
dc.relation.references | controlautomaticoeducacion. (2019). Todo sobre Ziegler Nichols – Sintonia de Control PID. https://controlautomaticoeducacion.com/ control-realimentado/ziegler-nichols-sintonia-de-control-pid/ | spa |
dc.relation.references | MathWorks. Diseno de un regulador lineal cuadr ˜ atico (LQR). ´ https://la.mathworks.com/help/control/ref/lti.lqr.html | spa |
dc.relation.references | MathWorks. Fuzzy Logic in Simulink. https://la.mathworks.com/ help/fuzzy/simulation.html | spa |
dc.relation.references | controlautomaticoeducacion. (2019). Variables de Estado – Espacio de Estados – Control https: //controlautomaticoeducacion.com/sistemas-dinamicos-lineales/ variables-de-estado-espacio-de-estados/#google vignette | spa |
dc.relation.references | ani, S., Sonawane, D., Ingole, D., Patil, S. (2017, abril). Perfor mance evaluation of PID, LQR and MPC for DC motor speed control. | spa |
dc.relation.references | Hamana, A.-S., Bekaik, M. (2023, mayo). Intelligent control of inter distance in convoy of vehicles. | spa |
dc.relation.references | Ogata, K. (2010). Modern Control Engineering. Prentice Hall. | spa |
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dc.relation.references | Hamana A, Bekaik M, (2023, mayo) Intelligent control of in ter distance in convoy of vehicles. https://www.researchgate.net/ publication/371503321 | spa |
dc.relation.references | Abbasi A, Mos, (2017, mayo) Trajectory Tracking of Two Wheeled Mobile Robots, Using LQR Optimal Control Method, Based On Computational Model of KHEPERA IV. https://www. researchgate.net/publication/335881520 | spa |
dc.rights.accessrights | info:eu-repo/semantics/openAccess | spa |
dc.rights.creativecommons | Atribución-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0) | spa |
dc.subject.armarc | Automóviles - Motores | |
dc.subject.armarc | Aceleración (Mecánica) | |
dc.subject.armarc | Vehículos autónomos | |
dc.subject.proposal | Variables de estado | spa |
dc.subject.proposal | Coordenadas polares | spa |
dc.subject.proposal | Open MV H7 | eng |
dc.subject.proposal | ESP Wroom 32, I2C | eng |
dc.type.coar | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 | spa |
dc.type.content | Text | spa |
dc.type.driver | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | spa |
dc.type.redcol | https://purl.org/redcol/resource_type/TP | spa |