Modelado y virtualización de un vehículo eléctrico autónomo de inspección de cultivos

Moreano Sánchez, Gabriel (2017). Modelado y virtualización de un vehículo eléctrico autónomo de inspección de cultivos. Tesis (Master), E.T.S.I. Industriales (UPM).

Descripción

Título: Modelado y virtualización de un vehículo eléctrico autónomo de inspección de cultivos
Autor/es:
  • Moreano Sánchez, Gabriel
Director/es:
  • Ribeiro Seijas, Angela
Tipo de Documento: Tesis (Master)
Título del máster: Automática y Robótica
Fecha: 9 Marzo 2017
Materias:
Palabras Clave Informales: Variabilidad, radio de curvatura, automatización, asíncrono, técnicas borrosas, OpenCV, Matlab, modelado dinámico, modelado multicuerpo, ROS.
Escuela: E.T.S.I. Industriales (UPM)
Departamento: Automática, Ingeniería Eléctrica y Electrónica e Informática Industrial
Licencias Creative Commons: Reconocimiento

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Resumen

El incremento de la población mundial se estima en aproximadamente 240.000 personas por día. A este ritmo en 2050 la población del planeta alcanzará los 7,15 x 109 individuos. Este imparable incremento genera un impulso para aumentar la producción de bienes y servicios que satisfagan las necesidades de las personas. Así uno de los bienes más necesarios para la sobrevivencia humana son los productos alimenticios tanto naturales como manufacturados. Bajo esta premisa y con el surgimiento de nuevas empresas de alimentos procesados surge también la necesidad de aumentar cada día más la productividad agrícola. En España en el año 2013 se ha sembrado más de 23 millones de hectáreas entre diversos productos, 3 millones de hectáreas más de lo que se había sembrado hasta el año 2009 (fuente INE1). Esto demuestra la realidad en el incremento de la producción agrícola, sin embrago desde otro punto de vista una mejor manera de aumentar la producción es optimizar el terreno y los recursos disponibles para la siembra. En este trabajo desarrollado para el área de agricultura de precisión del Centro de Automática y Robótica (CAR) se plantea la virtualización y el control en simulación de un vehículo eléctrico que mediante navegación autónoma sea capaz de inspeccionar cultivos a fin de determinar la variabilidad en los mismos, esto es, identificar problemas asociados al cultivo como son crecimiento que se desvía de la evolución prevista, la aparición de plagas, incluidas las malas hierbas, y de enfermedades La determinación de la variabilidad del cultivo es fundamental para el ahorro de recursos, ya que se eliminan las tareas de fumigación y fertilización generales sobre todo el terreno y se pueden ejecutar tareas más selectivas, por ejemplo sobre las zonas identificadas con falta de nutrientes, plagas o susceptibles a plagas. El no utilizar agroquímicos a dosis fija sobre toda la parcela conlleva un menor impacto ambiental sobre las plantas, el aire y la tierra. Siendo la tarea de inspección una labor ardua y repetitiva se crea la necesidad de disponer de una herramienta que realice esta tarea autónomamente liberando el tiempo del productor, es decir, se necesita un vehículo que pueda realizar la inspección del terreno de cultivo de forma automática para que los productores obtengan directamente la información de la variabilidad del cultivo y puedan organizar un tratamiento selectivo del mismo. Como respuesta a esta necesidad se plantea la automatización de un vehículo eléctrico Twizy de marca Renault ya que por sus dimensiones (1.2 x 2.3 metros) puede fácilmente circular sobre parcelas de cultivo; además tiene un radio de curvatura muy reducido (3.4 metros) lo que facilita las maniobras de cambio en las cabeceras y con ello la inspección completa del cultivo. Una ventaja importante del Twizy es que utiliza un motor eléctrico asíncrono, lo que le brinda una alta controlabilidad en todo su rango de velocidades. Mientras que controlar la circulación a baja velocidad de un vehículo a combustión puede ser una tarea compleja por el sistema mecánico de marchas que estos vehículos incorporan, la controlabilidad que presenta el Twizy de Renault beneficia la ejecución de la tarea de inspección ya que en la mayoría de ocasiones se necesita que el vehículo circule a bajas velocidades para adquirir información continua de calidad. Se plantea entonces automatizar al vehículo, de tal manera que cuando esté circulando sobre una línea de cultivo utilice un sensor visual que identifique dicha línea y la siga hasta el final del campo o cabecera. Además el vehículo deberá incorporar un sistema de múltiples sensores que le permita conocer su posición y saber cuándo debe cambiarse de una línea a otra del cultivo, para con ello realizar una cobertura total del cultivo. Como parte del proyecto de automatización en este Trabajo de Fin de Máster (TFM) se desarrollan las siguientes tareas: el modelado dinámico del vehículo Twizy, el desarrollo de los sistemas de control para velocidad y dirección del vehículo utilizando técnicas borrosas y que utilizará como entrada la consigna generada por el sistema de identificación de una línea de cultivo, que también se desarrolla dentro de este TFM. La identificación de la línea central de cultivo se obtiene mediante un sistema de visión por computador, desarrollado sobre el lenguaje de programación C++ y utilizando las librerías de OpenCV. Tres etapas específicas componen el sistema de identificación que son la adquisición de las imágenes, el procesamiento de las imágenes y una etapa que se ha denominado estimación de estado. En la etapa de adquisición, para obtener las imágenes de la cámara o sensor se configuran ciertos parámetros iniciales como la resolución de las imágenes, la ruta de acceso a las mismas, la región de interés con la que se va a trabajar y los métodos de procesamiento. En la etapa de procesamiento se aplican los valores establecidos en la etapa anterior para identificar la línea central de cultivo en la imagen, despreciando todos los demás objetos como otras líneas de cultivo, malas hierbas, terreno, piedras, palos, etc. Una vez identificada la línea central de cultivo, en la etapa de estimación de estado el sistema hace una relación entre pixeles y centímetros para obtener la distancia entre el centro del vehículo y la línea de cultivo y mediante la misma relación se obtiene el ángulo que forma la línea central de cultivo con el eje longitudinal del vehículo, estos dos valores representarán la posición y orientación respectivamente del robot en la tarea de inspección. Establecidas ya las señales de posición y orientación del vehículo, se busca eliminar cualquier error existente, es decir, se debe mantener la distancia en cero y el ángulo también en cero, para ello se diseñan dos controladores borrosos que regulan la velocidad y la dirección del vehículo. Este sistema también se desarrolla sobre C++ posterior a una etapa de pruebas y simulaciones en Matlab. Para comprobar el funcionamiento de los controladores diseñados y como parte del trabajo se desarrolló un modelo dinámico del vehículo eléctrico sobre Matlab y Simulink utilizando la técnica de modelado multicuerpo, esta técnica brinda la posibilidad de analizar el comportamiento del vehículo ante distintos tipos de estímulos internos y externos como la fuerza de tracción, fuerzas resistivas aerodinámicas o fuerzas de entrada a una curva, entre otras. Este modelo virtual brinda la posibilidad de analizar el comportamiento del vehículo previo a una experimentación física, reduciendo así algunos costes de implementación y desarrollo. El modelo implementado no solo admite el control borroso sino que se le puede aplicar cualquier otra técnica de control existente. Como parte final del trabajo se adaptaron los códigos desarrollados en C++ a la plataforma cooperativa ROS con el objeto de lograr una interacción entre los códigos, ya que se desarrolla un código de visión (C++ y OpenCV) y otro de control (C++). Con la creación de nodos ROS se puede establecer una comunicación entre los dos códigos lo que facilitaría su uso en una aplicación real. El trabajo concluye con una etapa de análisis de resultados de todas las tareas planificadas así como una sección de conclusiones donde se explica si los resultados son favorables o no, las complicaciones presentadas en el desarrollo del trabajo y algunas recomendaciones para líneas de trabajo futuro.

Más información

ID de Registro: 46131
Identificador DC: http://oa.upm.es/46131/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:46131
Depositado por: Ingeniero Gabriel Moreano
Depositado el: 29 May 2017 07:19
Ultima Modificación: 29 May 2017 07:19
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